Para los habitantes de las Maldivas, una serie de islas frente al extremo sur de la India, las realidades del cambio climático se encuentran justo a la vuelta de la esquina. Un informe de 2007 del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático de las Naciones Unidas predijo que emisiones de carbon podría impulsar el aumento del nivel del mar a 23 pulgadas para 2100. Con una elevación promedio de menos de cinco pies, incluso un ligero aumento en el nivel del mar podría hacer que estas islas sean habitables. El mar azul verdoso se los está tragando.
Desde prótesis impresas en 3D hasta hamburguesas cultivadas en laboratorios científicos y movilidad más inteligente para personas mayores o enfermos, la tecnología mejora nuestras vidas todos los días en un millón de maneras más allá de simplemente hacer las cosas más conveniente. La tecnología puede tener un impacto significativo, por eso la llamamos Tecnología para el cambio. Aquí están las empresas y personas que luchan para marcar la diferencia.
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Pero no todo el mundo experimenta los estragos del cambio climático de forma tan abierta. El negacionismo del cambio climático persiste a pesar del abrumador consenso científico de que es real, e incluso aquellos que reconocen la realidad a menudo parecen atrapados en la trampa mental de pensar que los impactos más graves se sentirán en algún lugar lejos.
Para remediar esto, un equipo de investigadores del Instituto de Inteligencia Artificial Mila Quebec quiere acercar la realidad no tan lejana de la crisis climática a casa. Están creando una plataforma impulsada por inteligencia artificial que muestra a los usuarios cómo los desastres naturales relacionados con el cambio climático pueden afectar sus hogares. El objetivo es desarrollar una comprensión más íntima de cómo el cambio climático afectará a las comunidades, mientras empoderar a las personas para que tomen decisiones más informadas sobre si alimentan o luchan contra la crisis inminente.
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"Es difícil para la gente relacionarse con el cambio climático cuando sólo mencionamos áreas remotas y osos polares", dijo Victor Schmidt, candidato a doctorado en Mila y autor principal de un artículo de mayo que describía el enfoque del equipo. “Pero el cambio climático tiene muchas consecuencias. Va a impactar a todos. Queremos ayudar a las personas a comprender mejor esto y ayudarlas a tomar medidas reales”.
Mila Visualizando el cambio climático La plataforma está diseñada para mostrar a la gente lo que nos depara el futuro si no reducimos significativamente las emisiones pronto. Similar a la de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica Visor de aumento del nivel del mar, que ofrece una perspectiva aérea de hasta dónde llegará el océano o las costas, Visualizing Climate El cambio permitirá a los usuarios ingresar direcciones de calles y ver cómo se verán las cosas después de un desastre natural. desastre. Para empezar, la plataforma se centrará en las inundaciones, antes de abordar eventos más difíciles de describir relacionados con el cambio climático, como los incendios forestales.
"Creemos que mostrar a la gente las posibles consecuencias del cambio climático en sus vecindarios es una buena manera de hacer que el cambio climático sea más personal y menos distante", dijo Schmidt.
El equipo de Mila utiliza un algoritmo de traducción de imagen a imagen para transformar fotografías capturadas con Google Street View en fotografías que representan las consecuencias de las inundaciones. Utilizan una red generativa adversarial (GAN) para entrenar el sistema. Las GAN funcionan enfrentando dos algoritmos entre sí: un algoritmo genera una imagen y el otro intenta adivinar si esa imagen es real o falsa. De esta manera, el primer algoritmo crea imágenes más realistas mientras el segundo lo desafía a funcionar mejor.
"Mostrar a la gente las posibles consecuencias del cambio climático en sus barrios es una buena manera de hacer que el cambio climático sea más personal y menos distante".
Uno de los mayores desafíos que frena al equipo de Mila es la falta de imágenes posteriores a fenómenos meteorológicos extremos, que utiliza para entrenar su algoritmo. El grupo lanzó el Imagen climática solicitud en agosto para recopilar fotografías del público.
"Necesitamos imágenes de casas en zonas pobladas que han sufrido inundaciones", dijo. "Es bastante fácil obtener imágenes de casas sin inundaciones".
Schmidt y sus colegas no pretenden ser científicos del clima y su plataforma no pretende ser científicamente precisa. Más bien, ven su papel como comunicadores, ayudando a las personas a interpretar las predicciones de la ciencia climática más reciente. Y el equipo de Mila quiere ofrecer algo más que una simple llamada de atención. Esperan integrar recursos para guiar a los usuarios sobre formas de abordar el problema climático.
Se están realizando esfuerzos en otros lugares para utilizar A.I. abordar más directamente las cuestiones del cambio climático. A principios de este mes, un consorcio de instituciones científicas, incluida la Agencia Espacial Europea, lanzó una convocatoria de propuestas por 500.000 euros (unos 550.000 dólares) AI. Desafío de disparo a la luna. El desafío espera financiar proyectos que utilicen el aprendizaje automático y tecnologías espaciales para combatir el cambio climático.
Mientras tanto, David Rolnick, investigador postdoctoral de la Universidad de Pensilvania, dirige IA del cambio climático, un grupo que fundó para apoyar el uso del aprendizaje automático para abordar la crisis climática.
"Las herramientas que funcionan en el aprendizaje automático pueden tener un impacto enorme cuando se aplican al problema del cambio climático", dijo.
En junio, Rolnick y sus colegas publicaron un artículo llamado Abordar el cambio climático con aprendizaje automático, que presentó varias formas en que A.I. puede utilizarse para ayudar en la mitigación, la resiliencia y la adaptación al cambio climático. Los algoritmos pueden ayudar a proporcionar datos sobre inundaciones a los planificadores urbanos, por ejemplo, ayudar en el desarrollo de baterías más eficientes o ayudar a optimizar las redes de transporte.
“El aprendizaje automático no es una solución milagrosa. No va a llegar de repente y resolver ninguno de estos problemas”.
Sin embargo, destacó Rolnick, “el aprendizaje automático no es una solución milagrosa. No va a aparecer de repente y resolver ninguno de estos problemas. Hay muchos aspectos de la acción sobre el cambio climático a los que el aprendizaje automático es absolutamente inaplicable”. La gente detrás Cambio Climático A.I. Insistir en que la tecnología se considere una pieza del complicado rompecabezas de abordar el cambio climático. impactos.
Estas iniciativas llegan en un momento crítico. Mientras California arde, inundaciones en venecia. La ciudad canalizada no es ajena a la invasión del océano, pero las mareas lo suficientemente altas como para inundar las plazas venecianas ahora ocurren con más frecuencia que nunca, a medida que el nivel del mar aumenta y los océanos más cálidos amplifican las tormentas. Cinco de las diez mareas venecianas más altas se han producido en los últimos veinte años. Si tendencias como ésta continúan, es posible que el público no necesite un algoritmo que le muestre cómo es el cambio climático: simplemente podrá mirar por la puerta de su casa.
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