Una de las herramientas que en un futuro cercano podrá frenar la sequía es la Inteligencia Artificial (IA). Al menos, así lo asegura en una entrevista para la agencia EFEAgro la directora de La Fundación ELLIS Alicante (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems), Nuria Oliver. Son muchos métodos de IA que evitan que se desperdicie el agua y su consumo sea eficiente.
Una de las metodologías basadas en IA más efectivas son las redes neuronales profundas. Estas se aplican para gestionar de manera óptima el ciclo del agua. La búsqueda de respuestas acertadas y rápidas para fenómenos meteorológicos y desastres naturales no cesa. Por medio de sensores y satélites los ingenieros y científicos obtienen datos complejos que les acercan al objetivo, incluida la escasez hídrica.
Oliver señala que con la Inteligencia Artificial se centran en medir el uso del agua y se disminuyen las fugas para evitar que se desperdicie. También, gracias a esas técnicas pueden establecerse planes adecuados para crear infraestructuras y además controlar los embalses. En este sentido, la Smart Farming o agricultura inteligente juega un papel importante en el ahorro del recurso y en su gestión sostenible.
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La ingeniera en telecomunicaciones enumeró el campo de acción de la IA en el campo. Riego automatizado, detección de plagas, fumigación y fertilización adecuada a las tierras que se cultivan son parte de los beneficios. Incluso, la especialista expresó que la IA atiende otro problema grave del ambiente, como lo son los incendios forestales. “Existen sensores que miden la temperatura, la humedad y la dirección y velocidad del viento, así como drones e imágenes satelitales capaces de detectar zonas de calor en grandes masas forestales e identificar áreas en las que talar y eliminar rastrojo, con el fin de estar pendiente ante cualquier indicio de fuego”, detalló a EFEAgro.
Sin embargo, existe un problema que hay que solventar para poder aplicar las herramientas de IA. Muchas de ellas emplean un alto gasto energético. “El desarrollo y uso de estos grandes modelos genera una huella de carbono enorme (…) El entrenamiento de estas redes tan complejas puede llegar a consumir una energía equivalente al gasto energético de países pequeños o emitir dióxido de carbono equivalente a lo que producirían los humanos en décadas”, dice Oliver. Para evitarlo, la ciencia está en pleno desarrollo de mecanismos que generen una “inteligencia artificial sostenible o verde”.
