En v\u00edsperas de la pr\u00f3xima\u00a0Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Cambio Clim\u00e1tico<\/a>\u00a0(COP 28), que comienza a finales de noviembre en Dubai,\u00a0Noticias ONU analiza c\u00f3mo la IA ayuda al mundo<\/strong>, desde las comunidades hasta las empresas y los legisladores, a hacer frente al cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n El clima<\/strong><\/p>\n Las tecnolog\u00edas basadas en la IA ofrecen capacidades in\u00e9ditas para procesar vol\u00famenes enormes de datos, extraer conocimientos esclarecedores y mejorar los modelos predictivos, seg\u00fan la Organizaci\u00f3n Meteorol\u00f3gica Mundial (OMM<\/a>) de las Naciones Unidas.<\/p>\n Esto significa una modelizaci\u00f3n y predicci\u00f3n mejorada de los patrones del cambio clim\u00e1tico que pueden ayudar a las comunidades y autoridades a crear estrategias eficaces de adaptaci\u00f3n y mitigaci\u00f3n.<\/p>\n Varias agencias de la ONU\u00a0apoyan a comunidades vulnerables de Burundi, Chad y Sud\u00e1n<\/strong>\u00a0a trav\u00e9s de\u00a0un proyecto<\/a>\u00a0impulsado por la inteligencia artificial para investigar cambios ambientales pasados alrededor de lugares donde han ocurrido desplazamientos y elaborar proyecciones de futuro que sirvan de base a medidas de adaptaci\u00f3n y la acci\u00f3n anticipatoria para luego integrarla en programas humanitarios.<\/p>\n Sobre el terreno, la mejora de los datos puede ser revolucionario. Por ejemplo, la aplicaci\u00f3n MyAnga ayuda a los pastores kenianos a prepararse para la sequ\u00eda.<\/p>\n Con datos provenientes de estaciones meteorol\u00f3gicas y sat\u00e9lites alrededor del mundo, disponibles en sus dispositivos m\u00f3viles,\u00a0los pastores pueden planear con antelaci\u00f3n, gestionar mejor su ganado y ahorrarse horas de b\u00fasqueda de pastos verdes<\/strong>.<\/p>\n Prevenci\u00f3n de cat\u00e1strofes<\/strong><\/p>\n A medida que aumentan la frecuencia y la intensidad de los fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos, la IA puede ayudar a las comunidades de todo el mundo a prepararse mejor ante cat\u00e1strofes clim\u00e1ticas.<\/p>\n Las iniciativas impulsadas se centran en las zonas de alto riesgo y se incorporan a los planes de respuesta locales y nacionales. Por ejemplo, en las zonas expuestas a deslizamientos de tierras, el mapeo puede ayudar a las autoridades locales a\u00a0planificar e implementar medidas de desarrollo sostenible<\/strong>, reducir los riesgos y garantizar la seguridad de los residentes en comunidades vulnerables.<\/p>\n Los avances relacionados con la IA y la rob\u00f3tica fueron algunas de las herramientas identificadas en un proyecto reciente dirigido por la OMM, el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA<\/a>) y la Uni\u00f3n Internacional de Telecomunicaciones (UIT).<\/p>\n La IA ya\u00a0est\u00e1 ayudando a reducir riesgos\u00a0<\/strong>y a contribuir a los sistemas de alerta temprana de peligros m\u00faltiples al servicio de pa\u00edses, comunidades y organismos humanitarios.<\/p>\n Aprovechar las ventajas de esta tecnolog\u00eda tambi\u00e9n forma parte de la innovadora iniciativa del\u00a0Secretario General<\/a>\u00a0de la ONU para la creaci\u00f3n de un sistema de alerta temprana universal.<\/p>\n Lanzada a principios de este a\u00f1o, su plan de acci\u00f3n tiene como objetivo garantizar que todos los habitantes de la Tierra est\u00e9n protegidos de fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos e h\u00eddricos peligrosos mediante ese sistema de aqu\u00ed a finales de 2027.<\/p>\n Seguimiento de la contaminaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n \u00bfTe has preguntado alguna vez de d\u00f3nde proceden los informes sobre la calidad del aire urbano? Ciudades de todo el mundo ya hacen un seguimiento de la contaminaci\u00f3n\u00a0para alertar a la poblaci\u00f3n en caso de niveles peligrosos<\/strong>.<\/p>\n Gracias a la IA, los mapas de susceptibilidad pueden ayudar a los gobiernos locales a tomar decisiones para mejorar la salud p\u00fablica y la resiliencia urbana.<\/p>\n Adem\u00e1s, la IA puede mejorar la planificaci\u00f3n urbana, as\u00ed como la gesti\u00f3n del tr\u00e1fico y los residuos, haciendo que las ciudades sean m\u00e1s sostenibles y habitables.<\/p>\n Neutralidad del carbono<\/strong><\/p>\n La IA puede revolucionar el enfoque mundial de la neutralidad de carbono y marcar el comienzo de una era de sostenibilidad inteligente a escala mundial en un momento en el que la carrera por evitar que la Tierra se caliente hasta niveles peligrosos est\u00e1 en marcha.<\/p>\n Sus algoritmos son un catalizador esencial para alcanzar los objetivos mundiales de neutralidad de carbono, ya que juegan un\u00a0papel clave para minimizar el impacto medioambiental y maximizar la eficiencia<\/strong>.<\/p>\n En cuanto a la consecuci\u00f3n del objetivo mundial del acceso universal a una energ\u00eda asequible y limpia en 2030 (ODS 7), la IA puede optimizar las redes y aumentar la eficiencia de las fuentes renovables. Por ejemplo, puede reducir el tiempo de inactividad en la producci\u00f3n de energ\u00eda. Eso puede significar reducir la huella de carbono del planeta.<\/p>\n Moda r\u00e1pida<\/strong><\/p>\n Como industria con un historial de elevadas emisiones, la\u00a0moda<\/a>\u00a0puede beneficiarse de la investigaci\u00f3n y el desarrollo impulsados por la IA para acelerar la innovaci\u00f3n.<\/p>\n Esta industria mundial de 2,4 billones de d\u00f3lares emplea a unas 300 millones de personas en toda la cadena de valor, muchas de las cuales son mujeres, y cuya escala industrial s\u00f3lo espera un crecimiento en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n Dado su tama\u00f1o y alcance mundial, las pr\u00e1cticas insostenibles de producci\u00f3n y consumo en el sector de la moda tienen impactos fundamentales en los indicadores de desarrollo social y medioambiental que, si no cambiamos, tendr\u00e1n unos enormes costes sociales y medioambientales, seg\u00fan la\u00a0Alianza de las Naciones Unidas para la Moda Sostenible<\/a>.<\/p>\n El aprendizaje autom\u00e1tico puede optimizar las cadenas de suministro para reducir los residuos<\/strong>, controlar el consumo de recursos y promover procesos de fabricaci\u00f3n sostenibles. La IA puede ayudar as\u00ed a acelerar la transici\u00f3n energ\u00e9tica optimizando el ahorro y mejorando la eficiencia en todos los sectores que consumen mucha energ\u00eda.<\/p>\n Comida r\u00e1pida<\/strong><\/p>\n Lo mismo ocurre con la\u00a0agricultura<\/a>, otro sector con emisiones copiosas. Representa el 22% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero, seg\u00fan\u00a0un informe<\/a>\u00a0de evaluaci\u00f3n clim\u00e1tica de las Naciones Unidas.<\/p>\n Desde las empresas hasta los peque\u00f1os agricultores que se enfrentan a fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos, escasez de agua y degradaci\u00f3n de la tierra, la IA puede ayudar a optimizar sus pr\u00e1cticas, reducir los residuos y minimizar el impacto medioambiental de la producci\u00f3n de alimentos.<\/p>\n Las redes inteligentes pueden\u00a0equilibrar la oferta y la demanda<\/strong>, facilitando la integraci\u00f3n de las energ\u00edas renovables en los sistemas energ\u00e9ticos y reduciendo la dependencia de los combustibles f\u00f3siles.<\/p>\n El\u00a0Foro de Ciencia e Innovaci\u00f3n<\/a>\u00a0de este a\u00f1o, celebrado a mediados de octubre, se centr\u00f3 en la acci\u00f3n clim\u00e1tica. Presentado por la Organizaci\u00f3n de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentaci\u00f3n (FAO<\/a>), el evento, de una semana de duraci\u00f3n, mostr\u00f3 ejemplos de tecnolog\u00edas que pretenden transformar las pr\u00e1cticas tradicionales en sistemas que se basen en datos que protejan a las personas y al planeta.<\/p>\n Entre ellas, la IA y las herramientas digitales son fundamentales para crear sistemas agroalimentarios resistentes al clima, m\u00e1s eficientes, sostenibles y que se adapten a los retos del cambio clim\u00e1tico, seg\u00fan la agencia.<\/p>\n La ONU y la IA<\/strong><\/p>\n<\/div>\n La ONU ha estado\u00a0explorando formas<\/a>\u00a0de aprovechar el potencial de esta tecnolog\u00eda para impulsar el cambio. He aqu\u00ed algunas de ellas:<\/p>\n \u25cf La Junta de Jefes Ejecutivos del Sistema de las Naciones Unidas para la Coordinaci\u00f3n (CEB<\/a>) y su Comit\u00e9 de Alto Nivel sobre Programas (HLCP<\/a>\u00a0por sus siglas en ingl\u00e9s) establecieron en 2020 el grupo de trabajo interinstitucional sobre AI (IAWGAI<\/a>), codirigido por la Uni\u00f3n Internacional de las Telecomunicaciones (UIT) y la Organizaci\u00f3n de las Naciones Unidas para\u00a0la Educaci\u00f3n, la Ciencia y la Cultura<\/a>\u00a0(UNESCO)<\/p>\n \u25cf La plataforma\u00a0AI for Good<\/a>, organizada por la UIT en asociaci\u00f3n con 40 organismos de las Naciones Unidas, lanz\u00f3\u00a0Neural Network<\/em><\/a>, una plataforma de contenidos y redes comunitarias impulsada por la IA, dise\u00f1ada para ayudar a los usuarios a establecer conexiones con innovadores y expertos. Tambi\u00e9n vincula ideas innovadoras con oportunidades con un impacto social<\/p>\n \u25cf M\u00faltiples organismos de la ONU est\u00e1n impulsando\u00a0nuevos concursos<\/a>\u00a0para encontrar las mejores formas de fomentar la acci\u00f3n clim\u00e1tica con la ayuda de la IA. Las propuestas ganadoras se presentar\u00e1n en la COP 28 a finales de noviembre. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre los concursos aqu\u00ed<\/p>\n<\/div>\n![\"\"](\"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/image1170x530cropped-1-1-1024x464.jpg\")
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