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Datos y medio ambiente

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Recursos

El uso de datos para el bien (data for good) tiene una gran importancia en el caso del medio ambiente. Los datos permiten mostrar información valiosa para la toma de decisiones en materia ambiental.

Por ejemplo, la polución en el aire se puede medir a partir de detectores y sensores que emiten alertas públicas y los gobiernos se ocupan de hacerlas llegar a la ciudadanía.

Otros ejemplos de uso de datos en el medio ambiente

Dispositivos como el Apple Watch nos pueden notificar cuál es el estado del aire en determinados días y horas con el objetivo de saber si es saludable salir a la calle o no, incluso para decidir si es adecuado hacer ejercicio al aire libre o no. Como puedes observar son decisiones reactivas porque el problema de la contaminación ya ha sucedido y solo queda tomar acciones para responder a las condiciones ambientales.

Desde el punto de vista preventivo, los datos en el ámbito ambiental se da, por ejemplo, cuando sobrevolamos un dron sobre cultivos para evaluar a partir de las imágenes la calidad de estos y, en función de esta información, tomar decisiones para anticiparse a posibles problemas.

Otro ejemplo es la recolección de información para determinar las condiciones del subsuelo, frutos y hojas de los cultivos para prevenir enfermedades o evitar el uso inadecuado de fertilizantes, entre otros.

Reto

¿Qué otras aplicaciones de mejora al medio ambiente podrían lograrse con datos e inteligencia artificial? Escribe tu respuesta en tu guía de retos.

Contribución creada por Avilio Muñoz Vilchez

Aportes 89

Preguntas 1

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Bee2FireDetection

  • Calcular las probabilidades de que se produzcan incendios. Esta IA ayudará a combatir los incendios de forma más rápida y ágil. 🔥

.

Rainforest Connection

  • Localiza sonidos emitidos por motosierras y camiones madereros en entornos forestales protegidos. 🚚

.

Farm Beats

  • Guía a los agricultores a la hora de establecer sus cultivos en el mejor momento y la mejor situación, consiguiendo cultivos hipereficientes que consumirán muchos menos recursos. 🌿

👾

Una propuesta interesante, que vincula no solamente la inteligencia artificial y los datos sino también el blockchain, es hacerle seguimiento a la ruta que siguen los alimentos desde el momento en que comienzan a ser cultivados hasta que llegan a nuestra mesa. Esto puede tener varios alcances:

  • Generar conciencia en los consumidores.
  • Conocer cuáles son los métodos que utilizan para el cultivo (cantidad de agua que gastan, fertilizantes que usan, mano de obra, tecnologías, etc) e identificar puntos de mejora en cuanto al so de esos recursos (por ejemplo, reducir la cantidad de agua).
  • Hacerle seguimiento a la ruta para identificar los puntos calientes de la pérdida de recursos.
  • Conectar a los consumidores con la posibilidad de acceder a aquellos productos que no llegan a los supermercados (por no entrar en los estándares) y evitar su desperdicio.

Minería de metales

Muchas veces el uso de agua para la minería tienen un impacto negativo para el ecosistema. Un análisis de agua en tiempo real se podría detectar incluso la minería ilegal que se da en ciertos lugares.

Mis apuntes:

¡En este campo es que me quiero especializar!

Unir mi gusto por los datos y mi pasiòn por el cuidado de nuestro hermoso planeta.

Pues bien, dentro de los proyectos que contribuyen a mejorar el medio ambiente que se están implementando, puedo mencionar:

- Bee2FireDetection: pertenece a IBM y permite aplicar inteligencia artificial para calcular la probabilidad de que ocurra un incendio.
'
- Rainforest Connection: utilize la herramienta Tensorflow de Google para localizar sonidos sospechosos en entornos forestales protegidos (por ejemplo: motosierras y camiones madereros)
'
- Farm Beats: Usa A.I y Big Data para guiar a los agricultores a establecer sus cultivos en las mejores condiciones.

La aplicación de nuevas tecnologías en beneficio ciudadano, pero mas importante para la implementación de estrategias sostenibles en pro a la mitigación del cambio climático es prioritario, entre las medidas se plantea:

  • Espacios verdes con mal mantenimiento
  • Zonas con alto consumo energético
  • Zonas con poca vegetación
  • Análisis de calidad del aire
  • Control y seguimientos de residuos
  • Emisiones de Co2
  • Deforestación

Evaluar niveles de temperatura en puntos claves de la tierra, con esa recolección de datos se pueden trazas comportamientos de la tierra en función de su calentamiento o enfriamiento.

Podría predecir el desplazamiento de fauna obligadas por la contaminación que varia las condiciones climaticas requeridas y de esta forma tomar medidas para una ruta segura o bien identificar las posibles causas de una migración.
Un estudio de datos entre relaciones simbióticas entre diferentes especies y tipos de cultivos, para superar el problema de los monocultivos, sin perder eficiencia en la agricultura

Estudiar la migración animal y su relacion con el cambio climático

El uso de datos para el bien en el contexto del medio ambiente es fundamental para tomar decisiones informadas y proactivas que puedan proteger nuestro entorno y la salud pública. Aquí se presentan ejemplos adicionales que ilustran cómo los datos se utilizan en el ámbito ambiental:

1. Monitoreo de la Calidad del Aire:

  • Sensores y dispositivos de monitoreo miden la calidad del aire en tiempo real y emiten alertas públicas.
  • Los gobiernos y las autoridades pueden utilizar estos datos para informar a la ciudadanía sobre la calidad del aire y tomar medidas para reducir la contaminación.

2. Tecnología Vestible (Wearables) y Calidad del Aire:

  • Dispositivos como el Apple Watch pueden proporcionar información sobre la calidad del aire en tiempo real.
  • Las personas pueden tomar decisiones informadas sobre actividades al aire libre y ejercicio en función de la calidad del aire en un momento dado.

3. Monitoreo Agrícola con Drones:

  • Los drones equipados con cámaras y sensores sobrevuelan los cultivos y recopilan datos e imágenes.
  • Los datos obtenidos se utilizan para evaluar la salud de los cultivos, identificar problemas como plagas o deficiencias nutricionales, y tomar medidas preventivas.

4. Monitoreo de Condiciones del Suelo:

  • Se recopila información sobre las condiciones del subsuelo, como la humedad y la composición del suelo.
  • Estos datos ayudan a los agricultores a tomar decisiones sobre el riego y el uso de fertilizantes de manera más eficiente y sostenible.

5. Prevención de Enfermedades de Plantas:

  • Se recopilan datos sobre la salud de las plantas, incluyendo frutos y hojas.
  • Estos datos se utilizan para prevenir enfermedades de las plantas y evitar el uso excesivo de pesticidas o fertilizantes.

En estos ejemplos, los datos se utilizan tanto de manera reactiva como preventiva. Mientras que algunos datos se utilizan para tomar medidas inmediatas en respuesta a eventos ambientales (como la calidad del aire), otros se recopilan y analizan para anticipar problemas y tomar medidas proactivas en áreas como la agricultura y la conservación del medio ambiente. La recopilación y el uso adecuado de datos en el ámbito ambiental son esenciales para promover la sostenibilidad y la protección de nuestro entorno.

2 proyectos a nivel global que utilizan la inteligencia artificial para abordar los desafíos ambientales:

  1. La Sala de Situación del Medio Ambiente Mundial (World Environment Situation Room, WESR)
    https://data.unep.org/
    WESR es una plataforma digital que aprovecha las capacidades de la IA para analizar conjuntos de datos complejos y multifacéticos. WESR selecciona, agrega y visualiza los mejores datos de sensores y observaciones terrestres disponibles para informar análisis casi en tiempo real y predicciones futuras sobre múltiples factores, incluida la concentración atmosférica de CO2, los cambios en la masa de los glaciares y el aumento del nivel del mar.
  2. GEMS,La plataforma de Monitoreo de la Contaminación del Aire (GEMS Air Pollution Monitoring platform)
    https://www.unep.org/explore-topics/air/what-we-do/monitoring-air-quality/gems-air-strategic-plan
    Es la red global de información sobre la calidad del aire más grande del mundo. Agrega datos de más de 25 000 estaciones de monitoreo de la calidad del aire en más de 140 países y aprovecha la IA para ofrecer información sobre el impacto de la calidad del aire en tiempo real en las poblaciones y ayudar a informar las medidas de protección de la salud.

Reto

El uso de datos y tecnologías de inteligencia artificial (IA) puede tener un impacto significativo en la mejora del medio ambiente y la sostenibilidad. Aquí hay algunas aplicaciones potenciales:

  1. Predicción y prevención de desastres naturales: el análisis de datos históricos puede ayudar a predecir desastres naturales como terremotos, tsunamis y huracanes. La IA puede ayudar a recopilar, analizar y procesar datos de múltiples fuentes, incluyendo satélites, sensores y estaciones meteorológicas, para brindar una alerta temprana y permitir una respuesta más rápida.
  2. Monitoreo y conservación de la biodiversidad: el monitoreo de la biodiversidad es fundamental para la conservación de las especies en peligro de extinción. La IA puede ayudar a procesar grandes cantidades de datos de sensores y cámaras de vigilancia en tiempo real, permitiendo la identificación y seguimiento de animales y plantas en peligro.
  3. Reducción de emisiones de gases de efecto invernadero: la IA puede ayudar a identificar áreas donde las emisiones de gases de efecto invernadero son altas, y desarrollar estrategias para reducir estas emisiones. Por ejemplo, las tecnologías de IA pueden ayudar a optimizar la energía y la eficiencia de los edificios, lo que puede reducir significativamente las emisiones de dióxido de carbono.
  4. Control de la calidad del aire y del agua: el monitoreo de la calidad del aire y del agua es crucial para la salud pública y el medio ambiente. La IA puede ayudar a recopilar y analizar datos de sensores en tiempo real, lo que permite una respuesta más rápida a los cambios en la calidad del aire y del agua.

En general, el uso de datos y tecnologías de inteligencia artificial tiene un gran potencial para mejorar la sostenibilidad y proteger el medio ambiente. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la tecnología por sí sola no es suficiente y que se necesita una combinación de políticas, tecnología y cambios en el comportamiento humano para abordar los desafíos ambientales globales.

Datos y medio ambiente

La tecnología y el uso de datos se han convertido en herramientas fundamentales en la lucha contra el cambio climático y la conservación del medio ambiente. La recolección y análisis de datos pueden ayudar a identificar patrones y tendencias, permitiendo a los expertos tomar decisiones informadas y desarrollar estrategias efectivas.

Monitoreo de la calidad del aire

Los datos pueden ser utilizados para monitorear la calidad del aire y ayudar a las autoridades a tomar medidas para reducir la contaminación. Sensores colocados en áreas urbanas pueden medir la cantidad de contaminantes en el aire y proporcionar información en tiempo real. Además, los datos históricos pueden ser utilizados para identificar patrones de contaminación y hacer predicciones para el futuro.

Gestión de recursos naturales

La gestión de recursos naturales también puede beneficiarse del uso de datos. La agricultura de precisión, por ejemplo, utiliza sensores y datos para monitorear las condiciones del suelo, el clima y la salud de las plantas. Esto puede ayudar a los agricultores a maximizar la producción y reducir el uso de recursos como el agua y los fertilizantes.

Conservación de la biodiversidad

La conservación de la biodiversidad también puede beneficiarse del uso de datos. Los datos pueden ser utilizados para monitorear la población de especies en peligro de extinción y ayudar a los científicos a desarrollar estrategias para su protección. Los datos también pueden ser utilizados para monitorear la pérdida de hábitat y ayudar a los planificadores a desarrollar estrategias para la conservación de ecosistemas enteros.

Energías renovables

El uso de energías renovables, como la solar o la eólica, también se beneficia del uso de datos. Los datos meteorológicos pueden ser utilizados para predecir la producción de energía de los paneles solares y las turbinas eólicas, lo que ayuda a los administradores de energía a planificar el uso de la energía y a optimizar la producción.

Conclusión

En resumen, el uso de datos y tecnología puede tener un gran impacto en la lucha contra el cambio climático y la conservación del medio ambiente. Desde el monitoreo de la calidad del aire hasta la gestión de recursos naturales y la conservación de la biodiversidad, los datos pueden ser utilizados para informar decisiones informadas y desarrollar estrategias efectivas.

*Siento que podría mejorarse detalles tales control de calidad del aire, potabilidad del agua en zonas de sequía, conversión de energía en zonas áridas, entre otros.*
Mi contribucion viene dada a que de alguna manera se pueda medir los volumenes de agua para consumo y poder eficientar su gasto

Podrían detectarse las zonas de más consumo de recursos en las ciudades para determinar los factores principales e implementar estrategias de concientización o cambios en infraestructura.
Establecer modelos de machine learning para determinar en qué momento se está llegando a un contingencia ambiental (como las ocurridas en Medellín) para no tener que hacer planes de choque y poder tomar medidas graduales o plantear nuevas reglamentaciones. Para esto se pueden tomar datos metereológicos y datos de calidad del aire.

Una Startup (en la que me fascinaría en algún momento participar) llamada Sunthetics, lo que hizo fue evaluar y mejorar con Machine Learning el proceso de producción del nilon, ya que si bien es una de las industrias más fuertes y que mayor ganacia da, contamina DEMASIADO. El proceso de producción de nilon es bastante viejo y aunque hay mejoras durante el transcurso de los años no deja de ser altamente contaminante y no aprovecha sus residuos.
Los que hicieron en esta Startup fue con pocos Datapoints optimizar dicho proceso para hacerlo mucho más amigable con el ambiente sin perder su rentabilidad.

En Ecuador la empresa Cervecería Nacional implementó, con mucho éxito, un programa para trabajar con agricultores de cebada, maíz y arroz.

“Estamos empezando un piloto de tecnología de blockchain a través de una aplicación mediante la cual los agricultores podrán dar trazabilidad y seguimiento a sus compras. Y tendremos más herramientas tecnológicas para sus cultivos”, aseguró Cañizares, tras destacar que estas acciones permitirán mejorar la calidad de la cebada ecuatoriana.

Fuente: https://www.muchomejorecuador.org.ec/tag/nuestra-siembra/

Se podría usar sensores que registren datos relacionados a contaminación sónica, de modo de prevenirla en instituciones como hospitales o bibliotecas, zonas residenciales o establecer horarios para realizar actividades que ameriten sonidos molestos pero necesarios de algún modo en las comunidades.

Recientemente, el fenómeno meteorológico conocido como "DANA" (Depresión Aislada en Niveles Altos) causó inundaciones y lluvias intensas en España. La inteligencia artificial y el análisis de datos pueden ser herramientas poderosas para entender y predecir patrones climáticos y meteorológicos. Al estudiar las condiciones de la tierra y los patrones climáticos, se pueden desarrollar modelos y algoritmos que permitan predecir y prepararnos para eventos como la DANA. Pero no solo se trata de predecir el clima. La inteligencia artificial también puede ayudarnos a entender cómo las condiciones climáticas afectan a las comunidades y ecosistemas, y a desarrollar estrategias para mitigar el impacto de los desastres naturales.
La IA aplicada al medio ambiente tiene un amplio potencial para proteger y mejorar los recursos naturales y reducir el impacto ambiental de las actividades humanas. Estos sistemas avanzados de análisis y predicción permiten una acción más precisa, rápida y sostenible en múltiples sectores, beneficiando tanto al medio ambiente como a las economías locales.
Podríamos hacer uso de los datos para predecir fenómenos naturales, además de registrar patrones de estos por año y actuar en consecuencia. De esa manera podríamos tomar acciones ante catástrofes antes de que estas ocurran. Además, podríamos utilizar AI para monitorear la cantidad de basura o desechos que han sido tirados en la calle por día. Podríamos así identificar los lugares de mayor afluencia y actuar en consecuencia para resguardarlos de quienes los ensucian, además de generar un sistema que permita a las personas realizar actividades que contribuyan al medioambiente diariamente, así como Duolingo con sus actividades diarias, solo que en nuestro caso sería en la vida real, con actividades sencillas de hacer pero significativas si se hacen en una gran escala.
Interés creciente por la información: \- Otras razones que pueden motivar a una institución a recolectar información puede ser saber el comportamiento de sus clientes. Bias y GIGO en datos: \- Creo que un sesgo bastante presente es entrevistar a una mayor poblacion masculina que femenina Advertencias de uso de Marketing: \- Cambridge Analítica Advertencia en el uso de campañas: \- Si se va hacer uso de anuncios dentro de determinados sitios web, entonces que todos las campañas puedan publicitarse a traves de redes sociales y no solo una. Además, este tipo de manipulación debe ser penado por el país originario de la empresa para evitar que se repita. Finalmente, capacitar a los usarios como luce una manipulación y comoe vitar caer en ella Reglamentos: \- Este tipo de reglamentos me parece fundamental para evitar un mal uso de los datos o uso no ético. Ética y deep learning \- Creo que todavía no estamos listos (del todo) para esta tecnología. Todavía falta invertir y crear mayor seguridad para evitar tantos ataques cibernéticos. Ética con datos en la pandemia \- Durante la pandemia se generaron tantos datos y la accessibilidad a los mismos era difícil que no permitía a ciencia cierta saber qué es lo que estaba pasando. Esto permitía que se controle a la gente fácilemente, por ejemplo, aumentando los datos de muertes y contagios obligando a que la gente se protege y quede en su casa más tiempo Ética y Procesamiento de Lenguaje Natural \- Yo creo que si, el NLP puede alcanzar el conocimiento y sensisbilidad humana pero todavía nos queda un tramo que recordar para lograr esto. Actualmente las IA están pasando a formar parte de nuestras vidas en diferentes ámbitos pero aún siguen sonando muy robóticas. ¿Qué otras aplicaciones de mejora al medio ambiente? \- Por ejemplo, ahora en Perú están ocurriendo unos graves incendios forestales. Yo creo que se debería recopilar una fuente de datos que pueda identificar puntos alejados de la sociedad donde recurremente ocurran incendios y colocar reservorios de agua y otros implementos contra incendios
Por ejemplo, ahora en Perú están ocurriendo unos graves incendios forestales. Yo creo que se debería recopilar una fuente de datos que pueda identificar puntos alejados de la sociedad donde recurremente ocurran incendios y colocar reservorios de agua y otros implementos contra incendios
La distribución de especies en flora y fauna es una oportunidad para evidenciar el comportamiento y resultado del impacto ambiental. Con datos geoespaciales podemos obtener esta información y realizar modelos de prevención.

CO2CERO , esta es una aplicación colombina que calcula tu huella de carbono y predice cuántos árboles deberíamos sembrar para mitigar le impacto
CaliHuellaC, otra aplicación que pregunta cuantas personas somos en casa y cuantas usan el servicio publicó calcula cual es el impacto y aporta consejos , con la finalidad de reducirlo

En la ciudad de Bogota por medio de la tecnologia hace seguimiento de la contaminacion generada por los vehiculos con combustible, y proyectan un actividad de dia sin carro para ayudar un poco el ambiente.

Propondría un sitema detector de calor en zonas, para identificar cuáls son propensas a incendios y monitorearlas.
Gestión inteligente de residuos: Sensores en contenedores de basura y sistemas de recogida de residuos pueden optimizarse mediante IA para mejorar la eficiencia en la gestión de residuos, reduciendo los costos y minimizando el impacto ambiental. Monitoreo de la biodiversidad: Dispositivos de monitoreo, como cámaras y sensores acústicos, pueden recopilar datos sobre la biodiversidad en diferentes entornos. La IA puede ayudar a analizar estos datos para comprender mejor los patrones de migración, la salud de las poblaciones y la conservación de especies.
expectacular
Analizando grandes conjuntos de datos se puede monitorear los cambios en los ecosistemas y hábitats naturales, conservando así la biodiversidad. También puede ser muy útil a la hora de predecir posibles desastres naturales, analizando los cambios climáticos y así permitiendo una mejor preparación y una pronta respuesta a estos eventos.

Lo dato recolectado por regiones ayudaría a tener en cuenta en que sectores la emisión de contaminante es mayor y reforzar la mitigación de ello por cambio de tecnologías amigables con el medio ambiente a un corto y largo plazo y la correcta utilización de recursos ambientales que permitan la reforestación y limpieza de agua en rio lago y vertiente a lo largo de un país y que se replique en el mundo por conexión de estos datos a través de las IAs que estarán conectadas formando un bloque especifico dentro de un tiempo no muy lejano.

Por ejemplo, para el control de caza de fauna silvestre; alertas de riesgo de incendios forestales; inundaciones, utilizando datos históricos e imágenes satelitales. También puede ser útil en la gestión de residuos y reciclaje; y por supuesto, uniendo la educación con el ambiente generando plataformas de educación ambiental interactivas que promuevan la conciencia ambiental, donde la naturaleza deja de ser vista como un conjunto de objetos a nuestra disposición, para entender que somos parte de ella, y que el planeta es la casa que compartimos con las demás especies compañera, como diría Donna Haraway.

Pienso que una aplicación podría ser sensores térmicos satelitales que reconozcan áreas protegidas. Y cuando tengan mucho calor, estar en la capacidad de generar alertas para prevenir incendios forestales en estas áreas tan importantes.

En este módulo también tenemos encuentra el IoT tremendo, mas emociona estudiar esta rama.

¿Que es un dato atipico? 👩‍💻📊

Creo que del lado reactivo para el medio ambiente estaria el hecho de los temblores, las notificaciones (especialmente las de google) para la deteccion y aviso de sucesos

También se puede usar para recolectar la basura cuales son los lugares donde se crea más basura, cuanto tiempo los tinacos llegan a su capacidad y crear un horario de día y hora para recoger.

Aún falta cultura para realizar reciclaje en los hogares, todavía se observa que se mezclan desechos orgánicos y material reciclable, sería interesante tener una aplicación enfocada en como disponer de estos materiales en casa, como disponer de ellos. Incluso como aprovecharlos y generar alguna utilidad.

Un caso que me paso real inicio un temblor y mi celular automáticamente me alerto y me indico los pasos a seguir para mantenerme seguro increíble tener estos datos del medio ambiente y hacer algo que te puede salvar vidas

Gracias

Generar una base de datos en Python teniendo diferentes medidas de drones en diferentes puntos, a ciertas horas, en diferentes estacioe del año, hacer el calculo para buscar uaa acción correctiva con esos datos.

Con el uso de datos y modelos de IA podríamos hallar las rutas menos contaminantes para las embarcaciones y así reducir el impactor en los hábitads.

Se me ocurre que se puede crear un sistema que permita calcular cuáles son los niveles de contaminación de cierta ciudad, una vez obtenidos esos datos, se puede pasar a hacer un análisis para ver que se puede hacer para contrarrestarlo (claro, en caso de que los datos sean muy negativos).

De esta forma, el gobierno de la ciudad puede crear políticas más acertadas y solucionar el problema de una mejor manera.

Por ejemplo:

  • Aumentando el número de coches que no deben circular y no solo un día, sino talvez dos.
  • Prohibir la vente de bolsas o envases de plásticos en supermercados y reemplazarlos por bolsas ecológicas o recipientes reutilizables.

Bee2FireDetection pertenece a IBM y aplica la Inteligencia Artificial para calcular las probabilidades de que se produzcan incendios. Esta IA ayudará a combatir los incendios de forma más rápida y ágil, ya que está en funcionamiento 24 horas al día, 365 días al año

Respecto a los incendios forestales, mapear mediante radares para sacar información estadística como lo sería las zonas en donde más ocurre, los tipos de árboles en que más fácilmente se propaga el fuego, el ambiente en donde más ocurre, las industrias más cercanas a ellas, etc. Para que de esta manera se puedan tomar acciones preventivas para que baje la probabilidad de incendio forestal en la zona.
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Por ejemplo, respecto a los incendios forestales de Febrero 2023 en Chile, gracias a los radares se localizó que las zonas en donde más y mayores focos activos habían era en zonas en donde había monocultivo de Pinos y Eucaliptos, dos tipos de árboles sumamente inflamables (y comercializados). Lo cual era un secreto a voces que está más que confirmado gracias a la data.

Medio ambiente

  • Preventivo. Polución. Uso de datos para evitar que suceda algo; como la detección de enfermedades. Estudio de subsuelo
  • Reactivo

Aplicaciones como la predicción de incendios forestales, medición de uso de mercurio según zonas, en que zonas y qué posibles fábricas aportan a la contaminación, etc.

Actualmente, hay empresas como Restore Eco, que tiene como objetivo trabajar de manera reactiva en la deforestación y el cambio climático, desde la creación de herramientas que favorezcan la reforestación y conservación. Utilizan herramientas que permiten crear proyectos de conservación, conocimiento de áreas, conexión con inversores que les interesen las prácticas sostenibles, facilidad el monitoreo, generación de insights científicos para un mejor entendimiento del mundo.

Podría ser muy útil para la prevención de desastres naturales. Se podrían sacar monitoreos o alertas tempranas si hay amenazas de algún tipo de evento catastrófico como erupciones volcánicas, inundaciones o huracanes, para alertar a las personas del área afectada que tomen medidas prontas de refugio o escape; así como alertar a las autoridades pertinentes para el socorro de los posibles afectados, ayudar en contención del desastre o promover las actividades de evacuación y de refugio.

La Inteligencia Artificial también se puede utilizar para mejorar de forma notable los distintos pronósticos meteorológicos a nivel mundial. Esta tecnología permite analizar datos en tiempo real y con un margen de error mínimo acerca de catástrofes meteorológicas. Así, haciendo uso de diversos modelos matemáticos, cabe la posibilidad de ofrecer distintas soluciones para prevenir este tipo de desastres, creando alertas tempranas y coordinando de forma adecuada la gestión de las emergencias

https://ticnegocios.camaravalencia.com/servicios/tendencias/inteligencia-artificial-como-clave-para-la-preservacion-del-medio-ambiente-y-de-la-industria-forestal

Ahora con el ultimo terremoto ocurrido en Turquía se me ocurre que, mediante la IA, se puede monitorizar los movimientos telúricos y que al momento de presentarse se pueda emitir una alerta a todos los celulares que se encuentren en el rango de afectación del terremoto que permita sea cual sea el momento que las personas estén conscientes de lo que está ocurriendo.

Algunos ejemplos de cono los datos y la IA pueden contribuir al medio ambiente

Optimización de la energía renovable:

  • Los datos sobre la producción y consumo de energía renovable pueden ser utilizados para optimizar la gestión de la energía y reducir el impacto ambiental.

Análisis de la biodiversidad:

  • La inteligencia artificial puede analizar grandes cantidades de datos sobre la biodiversidad y ayudar a identificar patrones y tendencias en la distribución y la población de especies, lo que ayudará a preservar la biodiversidad y proteger los ecosistemas.

Mejora de la agricultura sostenible:

  • los datos sobre el clima, el suelo y la producción agrícola pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia de la agricultura y reducir su impacto ambiental.

Las posibilidades de usar la ciencia de datos en pro del cuidado del medio ambiente son grandes, por ejemplo, de acuerdo a la medición de la huella de carbono de una empresa, crear una estrategia de siembra de árboles, eficiencia energética, y reciclado para compensar dicho impacto.

Interesante una app que ayude a reubicar animales y humanos afectados por las futuras inundaciones y avalanchas antes de que las mismas se produzcan, gracias al calentamiento global sabemos bastante bien en donde ocurrirán algunas de ellas

EL USO DE LA IA PARA CONSERVAR LOS OCÉANOS
Los océanos comprenden el 70% de la superficie de la Tierra. Además, generan casi el 50% del oxígeno, además de proveer alimentos y regular la temperatura del planeta.

Recientemente, un grupo de investigadores del instituto francés Mines-Telecom (IMT) está estudiando y realizando previsiones acerca de la influencia que el cambio climático tiene en los océanos. Una investigación que ha sido posible gracias a la Inteligencia Artificial, a partir de la cual el equipo francés está elaborando distintos modelos en 3D para estudiar al detalle el comportamiento de los océanos a partir de datos de teledetección que han sido recogidos por satélite.

Con esta investigación, los científicos franceses desean conocer el clima terrestre y cuál es el impacto que el cambio climático está teniendo en los océanos: corrientes, incremento de las concentraciones de CO2…

Pero esta no es la única investigación basada en la Inteligencia Artificial para preservar los océanos. El pasado año 2018, Microsoft, una de las empresas más influyentes a nivel mundial, lanzó el proyecto Al For Earth. Un programa que tuvo muy buena aceptación, y que otorgaba subvenciones que oscilaban entre los 5.000 y los 15.000 dólares para aquellas investigaciones encaminadas a analizar alguna de las cuatro áreas vitales para desarrollar un futuro sostenible: agua, biodiversidad, clima y agricultura.

A traves de los datos y monitoreo de las señales electricas de las plantas en ciertos cultivos se puede informar al granjero si esta, esta siendo atacada por una plaga o enfermedad.

https://www.youtube.com/watch?v=uky40A2z-ws[

Aquí se presenta un área con bastante oportunidad, se me ocurre por ejemplo recolectar datos sobre la distribución de el ser humano, en áreas que deban ser protegidas, conocer sus necesidades, y en base a eso proponer políticas públicas para reubicarlos sin perjuicio en el desarrollo de su vida.

en temas de datos de medio ambiente, aplicando un poco lo aprendido, por parte de algunos medios creo q han construido todo un sistema basado en gigo sobre datos ambientales, han politizado los datos.

Es posible validar, a través de los datos, las mejores interacciones y simbiosis en los ecosistemas, para ayudar a su monitoreo y conservación

¿Qué otras aplicaciones de mejora al medio ambiente podrían lograrse con datos e inteligencia artificial?

  • Con la IA se puede evaluar e informar:
  • Los niveles de temperatura en puntos claves de la tierra
  • Los niveles de altura del agua en las playas y/o ciudades como Venecia.
  • La cantidad de incendios en un lugar por temporadas, meses o anuales
    La cantidad de sismos o terremotos mensual y/o anual de un país o región.
    Con esa recolección de datos se pueden trazar los comportamientos de la tierra.

Estudiar la migración animal y su relación con el sonido proveniente de aeronaves. o el numero de choques de aeronaves con aves en territorio colombiano.

Una aplicación para la mejora al medio ambiente sería:

  • Sistema de riego inteligente

El sistema de riego inteligente permite determinar la cantidad de agua necesaria para un cultivo. De esta manera solo se utiliza el agua necesaria, se tiene cuidado con respecto al líquido vital y un aprovechamiento óptimo de los recursos. Según mi conocimiento, esta actividad se está llevando en los campos de cultivo de Aguascalientes y se ha tenido una reducción del 60% en el consumo de agua (según de lo que recuerdo que dijo el Gober).

Mediante la recolección de datos climatológicos podemos predecir el resultado de la cosecha. Comparando con las condiciones ideales, las de años anteriores y la actual.

Como mejoras al medio ambiente sería un estudio para saber que zonas son más afectadas debido al cambio climático o posibles desastres naturales y de esa forma se podría prever en parte el daño en esas zonas en un futuro

Otras de las aplicaciones que se pueden lograr a traves de los datos e inteligencia artificial seria el rastreo de todas aquellas especies en via de extincion, establecer rutas, mecanismos, protocolos para poder preservar toda esta fauna, a partir de drones o gps seguir las distintas rutas y asi en todo caso se produzca una muerte intencionada por parte de criminales establecer una via rapida para la captura de estos. Esto se podria implementar en gran parte del mundo.

PODEMOS APLICAR ESTRATEGIAS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA OBTENER CUAL ES LA HUELLA DE CARBONO DE CADA PERSONA SEGUN SU ACTIVIDAD ECONOMICA PROFESION GRADO DE ESTUDIO ESTATUS SOCIO ECONOMICO Y ESTO COMO RESULTADO LLEVAR A UN PROYECTO DE GOBIERNO ASIGNAR SEGUN ESTOS CALCULOS QUE LAS PERSONAS PLANTEN CIERTA CANTIDAD DE ARBOLES EN UN SITIO DETERMINADO POR EL ESTADO Y ESTO QUE SE CONVIERTA EN UN PARQUE PROTEGIDO DE ESTA PODRIAMOS COMPENSAR NUESTRO PASO POR LA TIERRA

Para las fincas, cuando viene temporada de lluvia que daña el cultivo o una lluvia de granizo fuerte que afecta en gran proporción la cosecho y el cultivo, con este tipo de tecnología le permite al campesino conocer la temporada de alto riesgo de pérdida de coseche. Esto sería algo preventivo y a su vez no, depende de cómo lo mires.

Se pueden tomar los datos históricos de pluviosidad en laderas de las ciudades. Analizar y proyectar donde van a existir deslaves, aluviones o inundaciones.

Seriviría para reubicar a la población. Ordenamiento territorial

medir las nubes abmosferica para saber que tan posible es que llueva en determinada Zonas o donde seria mejor plantar

Creo que en el futuro serán muy raro escuchar de noticias sobre muertes por fenómenos naturales, debido a la gran cantidad de datos que se recolectan y la mejora en los sistemas de predicción.

Es curioso porque la misma implementacion de IA genera gastos energeticos en las empresas, aun asi el apalancamineto de IA podría reducir las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI) en un 4% en 2030.

El otro uso que considero podría dársele a esta integración tecnología y medio ambiente es la de identificar zonas y actividades altamente contaminantes que ayuden a definir alternativas para y/o sustitutos de esas actividades que ayuden a mitigar su impacto en el medio ambiente.

Por ejemplo la medicion de la huella de carbono de los diferentes productos, ademas de la mejroa de la huella de carbono al hacer mas optima l la logistica

Con Machine Learning los científicos pueden observar datos climáticos basados en sucesos anteriores y a partir de estas observaciones se pueden crear modelos de proyección más precisos.

Desde el punto de vista de los datos, se pueden aplicar usos para recopilar información referente al cultivo de alimentos. Con esto mejorar la producción y eficientar los recursos con los que producir alimentos.
De igual manera tener un mejor control sobre el consumo de los personas y regular la producción excesiva de alimentos y productos para reducir los residuos orgánicos.

¿Qué otras aplicaciones de mejora al medio ambiente podrían lograrse con datos e inteligencia artificial?
Sensores de contaminación en los carros, para que el registro de cantidad de contaminantes en los carros diariamente este valorado para que el dueño de la auto afine su motor.

Se pueden promediar el uso de agua en casas, así se podría saber si es posible generar un ahorro o una reutilización

En chile existen aplicación cuando hay un sismo o terremoto marca por mensaje SMS a las personas de la zona costera de posibles sunamis con tiempo de 5 minutos de antelación puede ser algo preventivo luego de una actividad reactiva.

Con tantos derrumbes que ocurren en vias principales como en la Linea que ocurren derrumbes y paralizan el trafico de todo tipo, usar Datos de en que zona exacta, cuando, cantidad de tierra que cayo, clima del momento, temperatura, humedad, etc. Prevenir donde se puede realizar un deslizamiento de tierra y no esperar a que suceda y a uno lo dejen ahi todo el dia y en ocaciones hasta dormir en el carro.

Podría existir un dron que realice un vuelo sobre una zona y a partir del análisis del estado de la tierra y la fauna determine si las especies que habitan esta zona pueden estar en peligro por alteración de su medio ambiente.

Tener datos abiertos y actuales de precipitación, caudal, contaminación del aire, y suelo es supernamente valioso en gestión y prevención de desastres naturales como por ejemplo inundaciones, terremotos o erupciones volcánicas.

La temperatura por zonas y por la estación del año en que se encuentra, hacer una comparación de los años anteriores que tan diferente eran las temperaturas.

Mejoramiento del rendimiento y productividad de la tierra, usos del agua, regeneración, eliminación de plagas, acides del suelo, ciclos del clima.
Existen aplicaciones que usan IoT que ayudan a esto hay muchos ejemplos en la red donde una hectárea de maíz hizo lo que hacen 10 hectáreas, para ellos se requiere inversión por parte del dueño de la tierra.
Lo otro es visión del dueño en países de Latinoamérica, que ven que la tecnología dice muy buena mas no la usan, mucho menos la apropian, los gobiernos la recomiendan más el dueño no la usa, esto es cultura
Es bueno el uso del blockchain y ya se está usando, lo que hay que ver es que como todo es un costo, que alguien en la cadena debe de asumir, actualmente grandes empresas los han implementado para colocar sus reglas, creando un sesgo

A nivel de cambio climático los análisis de la Nasa son fundamentales y sus modelos predictivos muy importantes por están mostrando uno(s) escenario(s) difíciles sino cambiamos nuestra manera de consumir, usar y reciclar lo que producimos.

Adicionalmente, los gobiernos conocen el costo en trillones de dólares de cambiar de tecnologías, su implementación y los años que se tardarían.

No es solo no uso petróleo, es ver todo lo que se afecta en la cadena, la AI podría ayudar a crear mejores fórmulas de combustibles, y se crea un pero otro cambio de tecnología de motores, eso son años y costos.

Análisis de desperdicios, por ejemplo, el uso desmedido de los teléfonos móviles y su nivel de desecho por moda, he visto a los más ecologistas cambiar de teléfono cada 9 a 12 meses, eso ayuda al ambiente no, es más fácil reciclar un carro que un teléfono

Los datos recolectados por hogares inteligentes pueden ayudar a reducir el consumo energético a través del análisis de los patrones de consumo. El análisis de datos de consumo a nivel de compras cotidianas pueden ayudar también a entender formas de como reducir la contaminación provocada por la basura.

En países tropicales podría intentar predecirse el movimiento de los animales antes de cruzar una vía concurrida y así poder dar alertas por medio de rótulos digitales a quienes transitan la vía, para que así tengan en cuenta que en esa hora hay un mayor flujo de animales silvestres.