🤖 La IA ayuda a cuidar la Tierra, pero ¿cuánto cuesta mantenerla encendida? :
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cada vez más importante para estudiar el planeta. Actualmente puede analizar imágenes satelitales, anticipar inundaciones, detectar incendios forestales, identificar zonas deforestadas y apoyar el monitoreo de ecosistemas. Este blog explora el papel de la inteligencia artificial en las ciencias de la Tierra, sus principales aplicaciones y la contradicción que surge entre sus beneficios ambientales y su propia huella computacional.
FÍSICAI. A.
Paloma Alonso Gutiérrez
6/16/20266 min leer
La inteligencia artificial ya no se utiliza únicamente para crear asistentes virtuales, recomendar contenido o generar imágenes. También se ha convertido en una herramienta importante para estudiar la Tierra y comprender fenómenos ambientales que ocurren a gran escala.
A través de imágenes satelitales, sensores, registros climáticos y plataformas de cómputo en la nube, los investigadores pueden analizar enormes cantidades de información en mucho menos tiempo. Esto permite identificar cambios en los ecosistemas, anticipar algunos desastres naturales y apoyar la toma de decisiones ambientales.
Sin embargo, existe una contradicción: mientras la inteligencia artificial ayuda a estudiar y proteger el planeta, la infraestructura necesaria para hacerla funcionar también consume energía y genera una huella ambiental.
Una nueva mirada sobre nuestro planeta
Las ciencias de la Tierra estudian procesos relacionados con la atmósfera, los océanos, el clima, el suelo y los ecosistemas. Para ello, se producen constantemente grandes cantidades de datos provenientes de satélites, estaciones meteorológicas, sensores y sistemas de monitoreo.
El problema es que revisar toda esta información de manera manual sería una tarea demasiado lenta. La inteligencia artificial permite reconocer patrones y analizar miles de datos en cuestión de minutos u horas.
Por ejemplo, un algoritmo puede comparar imágenes satelitales tomadas en diferentes fechas para localizar zonas deforestadas, cambios en cuerpos de agua o regiones afectadas por incendios. También puede estudiar registros meteorológicos y niveles de los ríos para estimar el riesgo de una inundación.
De esta manera, la IA funciona como una especie de observador capaz de encontrar señales que podrían pasar desapercibidas entre enormes cantidades de información.
De los datos a la prevención
Una de las aplicaciones más importantes de la inteligencia artificial en las ciencias de la Tierra es la predicción de desastres.
Plataformas como Flood Hub, desarrollada por Google, utilizan modelos computacionales e información ambiental para anticipar posibles inundaciones y mostrar las zonas que podrían resultar afectadas. Otros sistemas analizan imágenes térmicas y satelitales para detectar incendios forestales antes de que se extiendan.
Estas tecnologías no evitan por sí mismas que ocurra un desastre, pero pueden ofrecer algo muy valioso: tiempo.
Una alerta temprana puede ayudar a evacuar una comunidad, movilizar equipos de emergencia o distribuir recursos antes de que la situación se vuelva más peligrosa.
La IA también se utiliza para monitorear la biodiversidad. En algunas áreas naturales se colocan cámaras que capturan miles de fotografías de animales. Analizarlas una por una tomaría meses, pero un algoritmo puede ayudar a reconocer especies y organizar las imágenes automáticamente.
El costo invisible de la inteligencia artificial
Cuando una plataforma muestra el pronóstico de una inundación o identifica una zona deforestada, el resultado aparece rápidamente en una pantalla. Sin embargo, detrás de esa respuesta existe una infraestructura que no siempre vemos.
Los modelos de inteligencia artificial necesitan servidores, sistemas de almacenamiento, redes de comunicación y centros de datos capaces de procesar grandes volúmenes de información.
Estos centros requieren electricidad para mantener los equipos funcionando y sistemas de refrigeración para evitar que se sobrecalienten. Además, mientras más grandes y complejos son los modelos, mayor puede ser la cantidad de recursos necesarios para entrenarlos y utilizarlos.
Por ello, el crecimiento de la IA también ha provocado preocupación por el aumento del consumo energético y de las emisiones asociadas con la infraestructura digital.
Esto plantea una pregunta importante: ¿de qué sirve emplear inteligencia artificial para combatir problemas ambientales si su funcionamiento también contribuye al consumo de recursos?
¿Qué es la sostenibilidad computacional?
Para enfrentar esta contradicción surge la sostenibilidad computacional, una disciplina que utiliza algoritmos, modelos matemáticos e inteligencia artificial para abordar problemas relacionados con el ambiente, la energía, la gestión de recursos y el bienestar social.
Pero no se trata únicamente de usar computadoras para resolver problemas ecológicos. También busca que las propias soluciones tecnológicas sean eficientes y responsables.
Esto implica desarrollar algoritmos que realicen menos operaciones, utilizar únicamente los datos necesarios y evitar modelos demasiado grandes cuando una alternativa más sencilla puede resolver el mismo problema.
También considera el uso de energías limpias en los centros de datos y la creación de equipos capaces de realizar más procesamiento con una menor cantidad de energía.
En otras palabras, no basta con preguntarse si una inteligencia artificial funciona. También debemos preguntarnos cuántos recursos consume para hacerlo.
Las grandes empresas frente al reto
Empresas como Google, Microsoft y Amazon han creado plataformas que combinan datos ambientales, inteligencia artificial y servicios en la nube.
Google ha desarrollado herramientas para predecir inundaciones, detectar incendios y analizar información geográfica. Microsoft impulsó proyectos como AI for Earth y Planetary Computer, utilizados en investigaciones sobre biodiversidad, deforestación y cambio climático.
Amazon, mediante sus servicios de cómputo en la nube, facilita el acceso a imágenes satelitales y grandes bases de datos ambientales. Estas herramientas han sido utilizadas en proyectos relacionados con conservación, limpieza de océanos y análisis de ecosistemas.
Al mismo tiempo, estas empresas han establecido compromisos para reducir sus emisiones, mejorar la eficiencia de sus centros de datos y utilizar fuentes de energía más limpias.
Sin embargo, el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial aumenta también la demanda de infraestructura. Esto significa que los beneficios ambientales de estas plataformas deben compararse con la energía necesaria para mantenerlas funcionando.
Una IA más pequeña también puede ser más inteligente
Cuando se habla de inteligencia artificial, muchas veces se piensa que un modelo más grande siempre será mejor. Sin embargo, no todas las tareas necesitan sistemas gigantescos.
Un algoritmo diseñado únicamente para identificar incendios forestales puede ser más pequeño y consumir menos recursos que un modelo de propósito general. También puede optimizarse para funcionar en sensores, satélites o dispositivos cercanos al lugar donde se obtienen los datos.
De esta manera, parte de la información puede analizarse antes de enviarse a un centro de datos. En lugar de transmitir miles de imágenes completas, el dispositivo puede seleccionar únicamente aquellas donde detecte un posible cambio.
Este tipo de estrategias reduce la cantidad de información transmitida, el tiempo de procesamiento y el consumo energético.
La inteligencia artificial sostenible no necesariamente será la que tenga más parámetros o realice más operaciones, sino la que utilice los recursos adecuados para resolver cada problema.
La tecnología no trabaja sola...
Aunque la inteligencia artificial puede ofrecer predicciones y encontrar patrones, las decisiones finales siguen dependiendo de las personas.
Una alerta de inundación necesita autoridades capaces de actuar. Un mapa de deforestación requiere políticas de protección ambiental. Un sistema que identifica contaminación necesita instituciones que investiguen sus causas y propongan soluciones.
Además, los modelos pueden equivocarse cuando utilizan información incompleta o poco representativa. Un algoritmo entrenado con datos de una región puede no funcionar correctamente en otra con condiciones climáticas y geográficas diferentes.
Por ello, estas tecnologías necesitan ser evaluadas por especialistas y complementadas con conocimiento científico y experiencia local.
La IA puede ayudar a comprender el planeta, pero no sustituye la colaboración entre investigadores, comunidades, gobiernos y empresas.
¿Solución o parte del problema?
La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que observamos y protegemos la Tierra. Puede analizar información ambiental, anticipar riesgos y apoyar proyectos de conservación en regiones que serían difíciles de estudiar únicamente mediante observaciones humanas.
Pero sus beneficios no deben ocultar el costo de la infraestructura que la mantiene funcionando.
El verdadero reto consiste en encontrar un equilibrio: utilizar la capacidad de la IA para enfrentar problemas ambientales, pero diseñando algoritmos más ligeros, centros de datos más eficientes y sistemas alimentados con fuentes de energía limpia.
La inteligencia artificial puede convertirse en una gran aliada para cuidar el planeta. Pero para conseguirlo no solo deberá aprender a comprenderlo, sino también a utilizar menos recursos de él.
Créditos
Redacción y adaptación del texto de divulgación:
Paloma Alonso, Alfredo Sánchez a partir del trabajo:
A. Cruz-Aparicio, G. A. Yáñez-Casas, J. J. Hernández-Gómez (2025). "Uso de inteligencia artificial en las ciencias de la Tierra y su impacto en la sostenibilidad computacional". Presentado en la Reunión Anual de la Unión Geofísica Mexicana 2025.