El Fin Del Conocimiento - Vault 4/49 - IA Para Bien - 2020 - Cómo la IA puede contribuir a una recuperación verde

graph LR classDef main fill:#f9f9f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef summit fill:#ffcc99, font-weight:bold, font-size:14px classDef pandemic fill:#ccff99, font-weight:bold, font-size:14px classDef solutions fill:#99ccff, font-weight:bold, font-size:14px classDef sustainability fill:#ff99cc, font-weight:bold, font-size:14px classDef smart fill:#ccccff, font-weight:bold, font-size:14px classDef water fill:#ffccff, font-weight:bold, font-size:14px A["Cómo la IA puede
contribuir a una
recuperación verde"] A --> B["IA para Bien
Cumbre y Microsoft"] B --> B1["Introducción a la Cumbre
de IA para Bien. 1"] B --> B2["Compromiso de Microsoft
con el cambio climático. 2"] B --> B3["Importancia del rol de
Jefe de Medio Ambiente. 3"] B --> B4["Objetivos de carbono negativo
para 2030. 4"] B --> B5["Desafíos de la
eliminación de carbono. 5"] A --> C["Impacto de la Pandemia
e Iniciativas de IA"] C --> C1["La pandemia aceleró
la transformación digital. 6"] C --> C2["Programa IA para la Tierra
lanzado. 7"] C --> C3["Programa de subvenciones
IA para la Tierra. 8"] C --> C4["Iniciativa de Computadora
Planetaria. 9"] C --> C5["IA restringida por física
para predicción de incendios. 10"] A --> D["IA para
Soluciones Ambientales"] D --> D1["IA para
inventario de árboles. 11"] D --> D2["Ciencia ciudadana
con IA. 12"] D --> D3["Huella de carbono
de la IA. 13"] D --> D4["Aprovechamiento de la IA
para la sostenibilidad. 14"] D --> D5["Colaboración global para
datos ambientales. 15"] A --> E["Sostenibilidad y
Transición de Recursos"] E --> E1["Apoyo a la transición para
sectores de recursos. 16"] E --> E2["Competencia saludable
en sostenibilidad. 17"] E --> E3["IA para
países en desarrollo. 18"] E --> E4["Barreras para
la adopción de IA. 19"] E --> E5["Comportamientos climáticos
post-pandemia. 20"] A --> F["Soluciones Inteligentes
y Planificación Urbana"] F --> F1["Bienes raíces sostenibles,
planificación urbana. 21"] F --> F2["Fomento de la
transformación digital. 22"] F --> F3["IA para
agricultura inteligente. 23"] F --> F4["Monitoreo de actividades ilegales
con IA. 24"] F --> F5["IA en
fábricas inteligentes. 25"] A --> G["Gestión del Agua
y Soluciones Locales"] G --> G1["IA para
gestión del agua. 26"] G --> G2["Empoderamiento de
soluciones locales. 27"] G --> G3["Toma de decisiones
basada en datos. 28"] G --> G4["IA en
transición energética. 29"] G --> G5["Futuro de la IA
y sostenibilidad. 30"] class A main class B,B1,B2,B3,B4,B5 summit class C,C1,C2,C3,C4,C5 pandemic class D,D1,D2,D3,D4,D5 solutions class E,E1,E2,E3,E4,E5 sustainability class F,F1,F2,F3,F4,F5 smart class G,G1,G2,G3,G4,G5 water

Resumen:

1.- Introducción a la Cumbre de IA para Bien: La Cumbre de IA para Bien tiene como objetivo identificar aplicaciones prácticas de IA para avanzar en los objetivos de desarrollo sostenible y escalar estas soluciones globalmente. 2. Compromiso de Microsoft con el Cambio Climático: Microsoft se centra en el cambio climático debido a la creencia de que para que Microsoft prospere, el mundo también debe hacerlo, destacando la urgencia de una acción inmediata.

2.- 3. Rol del Jefe de Medio Ambiente: Lucas Joppa, como el primer Jefe de Medio Ambiente de Microsoft, enfatiza la importancia de combinar la ciencia ambiental con la tecnología para soluciones impactantes.

3.- 4. Objetivos de Carbono Neutro y Negativo: Microsoft apunta a ser carbono negativo para 2030, lo que significa que eliminará más carbono del que emite, comenzando por lograr emisiones netas de carbono cero.

4.- 5. Desafíos de la Eliminación de Carbono: Lograr el neto cero implica reducir emisiones y capturar carbono, aprovechando tanto soluciones basadas en la naturaleza como la reforestación y avances tecnológicos.

5.- 6. Impacto de la Pandemia: La pandemia ha acelerado la transformación digital, reduciendo las emisiones de carbono relacionadas con los viajes y provocando una reevaluación de las normas de trabajo e interacción.

6.- 7. Desarrollo de IA para Soluciones Ambientales: Microsoft lanzó el programa IA para la Tierra para abordar brechas en financiamiento, habilidades y conciencia, apoyando esfuerzos globales con una inversión de $50 millones.

7.- 8. Programa de Subvenciones IA para la Tierra: El programa de subvenciones apoya a más de 500 beneficiarios en más de 100 países, ayudando a las organizaciones a implementar IA para soluciones ambientales.

8.- 9. Iniciativa de Computadora Planetaria: Esta iniciativa tiene como objetivo construir una plataforma de computación para gestionar datos ambientales, permitiendo una mejor comprensión y toma de decisiones sobre los recursos naturales del mundo.

9.- 10. IA Restringida por Física para Predicción de Incendios: Organizaciones como Terrafuse utilizan IA combinada con modelos físicos para predecir y gestionar eficazmente los riesgos de incendios en tiempo real.

10.- 11. Inventario de Árboles con IA: Sylvia Terra utilizó IA para crear el primer inventario de árboles de los Estados Unidos, crucial para comprender el potencial de secuestro de carbono y los esfuerzos de conservación.

11.- 12. Ciencia Ciudadana con IA: La plataforma iNaturalist involucra a científicos ciudadanos para recopilar datos de biodiversidad, aprovechando la IA para identificar especies y contribuir a la investigación científica.

12.- 13. Huella de Carbono de la IA: Microsoft se compromete a alimentar sus operaciones con energía 100% renovable para 2025 y enfatiza prácticas sostenibles de IA a lo largo del ciclo de desarrollo y despliegue.

13.- 14. Aprovechamiento de la IA para la Sostenibilidad: La IA puede impulsar la sostenibilidad al optimizar el uso de recursos, mejorar el monitoreo y los informes, y apoyar la transición a tecnologías de menor carbono.

14.- 15. Colaboración Global para Datos Ambientales: Una gobernanza efectiva y la colaboración global son esenciales para gestionar datos ambientales, asegurando su accesibilidad y aprovechándolos para soluciones impactantes.

15.- 16. Apoyo a la Transición para Sectores Basados en Recursos: Microsoft apoya a sectores como el petróleo y el gas en la transición a prácticas sostenibles, enfatizando la importancia de la asociación para lograr objetivos climáticos.

16.- 17. Competencia Saludable en Sostenibilidad: Fomentar la competencia saludable entre empresas tecnológicas puede impulsar la innovación y soluciones de sostenibilidad más efectivas.

17.- 18. IA para Países en Desarrollo: Programas como IA para la Tierra proporcionan recursos y apoyo a países en desarrollo, ayudándolos a implementar soluciones ambientales impulsadas por IA.

18.- 19. Barreras para la Adopción de IA: Los desafíos incluyen financiamiento, experiencia técnica e infraestructura, que pueden abordarse a través de programas de apoyo y asociaciones.

19.- 20. Comportamientos Climáticos Post-Pandemia: La pandemia ha destacado el potencial para reducir los viajes y aumentar el trabajo remoto, contribuyendo a reducciones a largo plazo de emisiones de carbono.

20.- 21. Bienes Raíces Sostenibles y Planificación Urbana: El cambio al trabajo remoto impacta los centros urbanos, potencialmente reduciendo la huella ambiental de edificios e infraestructuras urbanas.

21.- 22. Fomento de la Transformación Digital: Las plataformas digitales como Zoom y Teams facilitan el trabajo remoto, reduciendo los viajes y las emisiones asociadas, pero requieren adaptación y optimización continuas.

22.- 23. IA para Agricultura Inteligente: La IA puede mejorar las prácticas agrícolas, aumentando la eficiencia, reduciendo el desperdicio y apoyando sistemas de producción de alimentos sostenibles.

23.- 24. Monitoreo de Actividades Ilegales con IA: Las tecnologías de IA pueden monitorear y prevenir actividades ilegales como la tala y la caza furtiva, protegiendo la biodiversidad y los recursos naturales.

24.- 25. IA en Fábricas Inteligentes: La IA optimiza los procesos de fabricación, reduciendo el consumo de energía y el desperdicio, contribuyendo a prácticas industriales más sostenibles.

25.- 26. IA para la Gestión del Agua: Las aplicaciones de IA en la gestión del agua pueden optimizar el uso, detectar fugas y asegurar prácticas sostenibles, cruciales para abordar problemas globales de escasez de agua.

26.- 27. Empoderamiento de Soluciones Locales: IA para la Tierra y programas similares empoderan a organizaciones locales para desarrollar e implementar soluciones adaptadas a sus desafíos ambientales específicos.

27.- 28. Toma de Decisiones Basada en Datos: El acceso a datos ambientales precisos permite una mejor toma de decisiones, impulsando políticas y acciones más efectivas para la sostenibilidad.

28.- 29. Rol de la IA en la Transición Energética: La IA apoya la transición a fuentes de energía renovable, optimizando la gestión de redes e integrando sistemas energéticos diversos para un futuro sostenible.

29.- 30. Futuro de la IA y la Sostenibilidad: La innovación y la colaboración continuas son esenciales para maximizar el potencial de la IA en abordar el cambio climático y avanzar en los objetivos globales de sostenibilidad.

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