Plano tangente

"Los datos no son información, la información no es conocimiento."

Clifford Stoll

Los nuevos retos del mundo deben echar mano de las tecnologías que han surgido a la par. Una herramienta emergente que a veces es pasada por alto o subestimada es la información en masa e, igual de importantes, todas las aplicaciones informáticas que permiten organizarla e interpretarla. La comprensión de grandes problemas, como el cambio climático, puede lograrse por medio del monitoreo constante de un sistema. Estos datos son útiles para hallar patrones, predecir comportamientos y tomar mejores decisiones.

Con el desarrollo de la tecnología de la información e Internet, hemos entrado en una era de explosión de datos. Continuamente se genera una enorme cantidad de datos y, a medida que su escala se expande, las técnicas tradicionales de análisis y procesamiento enfrentan limitaciones y cuellos de botella. Regresando al cambio climático, estos datos masivos y heterogéneos de múltiples fuentes pueden aportar información rica y valor para evaluar el estado de neutralidad de carbono. Antes de llegar a este punto, sin embargo, se requieren nuevos componentes computacionales para la informática de alto rendimiento, la tecnología de almacenamiento y la tecnología de análisis. En los últimos años, el rápido desarrollo de una nueva generación de tecnologías de la información, como la inteligencia artificial y los macrodatos, ha demostrado su inmenso potencial para aplicaciones en diversas disciplinas y la investigación interdisciplinaria. Por lo tanto, es de gran importancia integrar tecnologías de la información de nueva generación, como macrodatos ( big data) y la inteligencia artificial, en la evaluación del estado del carbono (Zhang y Lu, 2021).

Estudios anteriores han demostrado cómo las tecnologías de macrodatos y de inteligencia artificial desempeñan un papel importante en el monitoreo de datos, los cálculos de emisiones y absorción de carbono, la previsión de procesos, la planificación de vías de descarbonización y la subsecuente implementación de políticas medioambientales. Sin embargo, la mayoría de estos estudios se ha centrado solo en explorar el potencial de aplicación de tecnologías individuales dentro de dominios específicos, como el uso de inteligencia artificial para promover la reducción de carbono en la industria energética.

En el mundo digital actual, la aplicación de macrodatos continúa penetrando y expandiéndose en diversos campos, generando conocimientos sin precedentes y exhibiendo un gran potencial en el proceso de desarrollo social, económico y tecnológico. No obstante, junto con estas oportunidades, también vienen una serie de desafíos. Si bien los macrodatos prometen descubrir nexos y patrones intrincados que pueden permanecer ocultos en datos de pequeña escala, también plantean nuevas y mayores demandas para la adquisición y almacenamiento de información.

Los métodos tradicionales de análisis de datos enfrentan ciertos desafíos en el monitoreo, evaluación y manejo del estado del carbono, que surgen principalmente de factores como el desorden de los datos, el aislamiento y la falta de conectividad. Estas limitaciones dificultan la integración de datos y la realización de análisis exhaustivos.

Actualmente, de los mejores sistemas de los que se dispone son las "Redes neuronales", que son algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones y conexiones en los datos. Se inspiran en la organización y funcionamiento del cerebro humano, que está formado por neuronas interconectadas que intercambian impulsos eléctricos y químicos entre sí.

Las redes neuronales son una herramienta poderosa en el estudio de la dinámica del carbono y su impacto en el cambio climático. Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y modelar relaciones complejas las hace ideales para esta aplicación. Las redes neuronales requieren grandes conjuntos de datos para entrenarse. En el contexto del cambio climático y la dinámica del carbono, los datos pueden provenir de sensores remotos y satélites que brindan información sobre la concentración de gases de efecto invernadero, la temperatura superficial, la cubierta vegetal, etcétera. También se utilizan datos de estaciones meteorológicas sobre temperatura, precipitación y otros factores climáticos.

Los datos recolectados deben ser limpiados y preprocesados antes de ser usados para entrenar una red neuronal. Una vez entrenada y validada, la red neuronal puede aplicarse en la predicción de la concentración de gases de efecto invernadero haciéndola considerar cosas como: datos actuales para prever futuros; modelados de ciclos de carbono, analizando cómo el carbono se mueve entre la atmósfera, los océanos y la biosfera; y evaluación de políticas climáticas, simulando el impacto de diferentes estrategias de mitigación en las emisiones de carbono.

Las redes neuronales son herramientas esenciales en la investigación climática, permitiendo un análisis detallado y preciso de la dinámica del carbono y ayudando a desarrollar estrategias efectivas para mitigar el cambio climático. Confieren la capacidad de visualizar las consecuencias de cada acción con la tranquilidad de que se están tomando tantas cosas en consideración como es posible. Es una de las cosas por las que más apantallan las tecnologías de información, los macrodatos y las inteligencias artificiales: que son un buen intento de ver el futuro. Con esta facultad, ya solo basta tomar las decisiones correctas y, sobre todo, tener la disposición por tomarlas.

jorgequirozcasanova@gmail.com