IA y datos para una mitigación que adapte
Promoviendo la implementación de medidas científicas para una mitigación del cambio climático que adapte, aprovechando la explotación de datos y la inteligencia artificial, y permita acelerar una transición ecológica justa y la protección de la biodiversidad
Línea 2 - Lucha contra la pérdida de biodiversidad y contribución a la transición ecológica
Un modelo de descarbonización apoyado en la incorporación del conocimiento distribuido, basado en la gestión de datos propios y externos y la incorporación de la inteligencia artificial, requiere la incorporación de componentes éticos para garantizar que el desarrollo y uso de estas tecnologías sean beneficiosos para la sociedad. Ello implica el estudio de las cuestiones fundamentales en relación con la transparencia en la toma de decisiones, la responsabilidad sobre las decisiones, la incorporación de principios como la justicia, la equidad, la inclusión, la privacidad y seguridad de los datos, el beneficio social, el consentimiento, la rendición de cuentas, el rigor científico o la sostenibilidad de los centros de datos que deben facilitar y asegurar su uso responsable y ético.
Esta perspectiva se completa con un estudio de implementación de los condicionantes éticos y de gobernanza para desarrollar la especificación técnica de una hoja de ruta para la descarbonización de las organizaciones, definiendo el modelo de explotación de datos sin intervención directa del usuario. Ello implica la identificación de las distinta tecnologías, modelos y lenguajes de inteligencia artificial, modelos de big data aplicada e introducción de la IOT, para desarrollar una herramienta concreta para la descarbonización.
Pero con esta línea de investigación queremos ir más allá, y teniendo en cuenta las obligaciones legales y las metodologías, desarrollar un análisis del estado del arte que identifique los modelos adecuados para incorporar el conocimiento distribuido, basado en la gestión de datos propios y externos y la incorporación de la inteligencia artificial en el proceso de cálculo de huella de carbono y desarrollo de planes de descarbonización de las organizaciones.
Asimismo, identificamos las medidas concretas de reducción de emisiones teniendo en cuenta el alcance 1, el alcance 2 y las fuentes materiales en relación con el alcance 3 de la huella de carbono para proponer medidas no regrets de mitigación y adaptación.
Finalmente, esta línea se completa con dos casos prácticos: 1) con la integración de los resultados de análisis del Observatorio Energía Común sobe el estado del arte de las comunidades energéticas y el impacto en la descarbonización, y 2) con el estudio de la cobertura mediática del cambio climático en distintos soportes y medios convencionales, teniendo en cuenta el rol de la inteligencia artificial en relación con la comunicación mediática de la crisis climática, analizando su relación con la comunicación con las causas, los impactos, las medidas de mitigación y de adaptación y los beneficios de la transición que se comunican.
