Sistemas multiagente en la estrategia de descarbonización
La inteligencia artificial está transformando la forma en que analizamos problemas complejos y diseñamos soluciones para los grandes retos globales. Entre ellos, la lucha contra el cambio climático exige nuevas herramientas capaces de integrar conocimiento, coordinar actores diversos y facilitar la toma de decisiones basadas en evidencia.
En el marco de esta investigación, hemos explorado el potencial de los sistemas multiagente (MAS, por sus siglas en inglés), una forma avanzada de inteligencia artificial colaborativa en la que distintos agentes digitales interactúan y cooperan para abordar desafíos relacionados con la descarbonización. Este enfoque permite combinar múltiples fuentes de información, simular escenarios complejos y apoyar procesos colectivos de transformación hacia una economía baja en carbono.
Los tres informes que se presentan a continuación recogen los principales hallazgos de esta línea de trabajo. En ellos se analizan cuestiones clave como el impacto de la inteligencia artificial en la percepción social del cambio climático, los riesgos de distorsión del ecosistema informativo, el papel de los espacios de datos para la reducción de emisiones y las oportunidades que ofrecen las arquitecturas colaborativas de agentes especializados para acelerar la transición climática.
Estos documentos aportan conocimiento pionero sobre la aplicación de la inteligencia artificial al servicio del bien común, ofreciendo evidencias, reflexiones y propuestas para avanzar hacia modelos de gobernanza más transparentes, eficientes y orientados a la acción climática.
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