Se busca algoritmo verde. Es decir, tecnología que sea sostenible desde su concepción y que sirva para dar solución a algunos de los retos que, en materia de sostenibilidad, tiene nuestro país.

En la búsqueda de respuestas frente a la crisis climática, la inteligencia artificial (IA) y, en concreto, los llamados «algoritmos verdes» emergen como herramientas imprescindibles. No basta con que la tecnología sea avanzada; debe ser responsable desde su origen. Así lo defendió María González Veracruz, secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, en la apertura del hackathon Soluciones GenAI para la Biodiversidad. «La Estrategia Nacional de IA ha sido pionera y ha posicionado a España a la vanguardia de la revolución digital». El concepto de «algoritmo verde» va mucho más allá de la eficiencia computacional. Implica diseñar sistemas que, desde su concepción, minimicen el consumo de energía, reduzcan la huella de carbono y optimicen el uso de recursos hídricos. «Tenemos que hacer pedagogía sobre su consumo de recursos, tanto hídricos como energéticos, pues también creemos firmemente que la IA tiene que ser parte de la solución», subrayó González Veracruz. El 26% de la economía española ya es digital, y la presión sobre los recursos naturales aumenta a medida que la digitalización avanza.

El Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV), impulsado por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, busca precisamente ese equilibrio entre innovación y sostenibilidad. Se articula en dos grandes líneas: fomentar una IA eficiente y sostenible, y aprovechar su capacidad para optimizar recursos y desarrollar soluciones al servicio de la acción climática. «Estamos desarrollando una especificación de la UE para medir el consumo energético, la huella de carbono, el uso del agua y el rendimiento de los sistemas de IA. En este desarrollo han participado más de 20 universidades y empresas, y está liderado por la Secretaría de Estado, que incluirá un sello de calidad. Porque gracias a esa certificación y los datos seremos capaces de avanzar hacia una IA limpia, verde y sostenible», explicó la secretaria de Estado.

La sostenibilidad, sin embargo, no es solo una cuestión de métricas. Es, sobre todo, una cuestión de propósito. «Es fundamental centrarse primero en el problema o reto que se quiere resolver para poder generar una idea de impacto», defendió José Carlos Baquero, director de la División de Inteligencia Artificial y Big Data de Secure e-Solutions en GMV. En el hackathon, los participantes trabajaron en soluciones de IA generativa aplicadas a la conservación del entorno natural, explorando desde la monitorización de la biodiversidad hasta la gestión de recursos hídricos o la prevención de incendios forestales.

Casos y usos reales

El caso de BioCeltas-IA, ganador del hackathon, ilustra el potencial transformador de estos algoritmos: su propuesta impulsa el ecoturismo sostenible mediante la personalización de experiencias turísticas, el seguimiento del impacto ambiental y la verificación del cumplimiento normativo. «El enfoque principal fue abordar desafíos relacionados con la sostenibilidad en el desarrollo de tecnologías de IA Generativa, orientadas a la protección del patrimonio natural y la biodiversidad», destacan fuentes organizadoras. La jornada integró mesas de debate sobre regulación, sostenibilidad y colaboración público-privada como pilares de una inteligencia artificial alineada con los derechos fundamentales.

Desde la organización insisten en que «este evento busca ser un catalizador de innovación, fomentando la creación de redes profesionales y brindando la oportunidad de llevar al mercado algunas de las ideas más prometedoras y transformadoras». Todos los premios están orientados a «facilitar la continuidad, escalabilidad y viabilidad real de las soluciones presentadas». Esta visión doble de la IA marca el rumbo de los próximos hackathones del PNAV.

La IA verde no se limita a la biodiversidad. Jaime Nieves, gerente de Contenidos y Servicios de Datos en Esri España, destaca que «el machine learning, IA y análisis geoespacial han revolucionado la predicción meteorológica al permitir procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, integrar información de múltiples fuentes y detectar patrones ocultos que mejoran la precisión de las previsiones». Herramientas como el Gemelo Digital del Ayuntamiento de Segovia, que centraliza información en un modelo 3D interactivo de la ciudad, permiten simular escenarios de inundaciones o nevadas antes de que ocurran, optimizando la toma de decisiones y la planificación urbana.

La clave, según los expertos, está en la colaboración y la experimentación constante. «Hay que perder el miedo y rodearse de gente que sepa. Esta es un área 100% experiencial, y a veces esas ideas que parecen perdidas generan grandes resultados o inspiran a otros para continuar», sostiene Jesús Sánchez-Oro, en representación de la Cátedra URJC-OGA.