La revolución industrial trajo muchas mejoras a la sociedad, pero al precio de aumentar las emisiones de carbono. Estas emisiones son ahora un importante impulsor del calentamiento global, el cual está provocando frecuentes desastres naturales, una extinción más rápida de especies y la destrucción del medio ambiente.
Los gobiernos y las empresas de todo el mundo se han dado cuenta del problema y han comenzado a actuar en todo lo posible para mitigar el cambio climático. Sin embargo, un área que está infrautilizada es la del Big Data. En este artículo, analizaremos algunas formas en que el análisis de datos puede ayudar a resolver el problema del cambio climático.
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4 formas en las que el Big data puede ayudar a combatir el calentamiento global en 2023
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Transición a productos sostenibles
Es un hecho que no se puede gestionar de manera correcta lo que no se mide. Los datos limitados sobre la adopción de productos sostenibles pueden llegar a obstaculizar su crecimiento. En este sentido el Big Data se puede utilizar para recopilar reseñas en línea y comprender las percepciones y respuestas de los consumidores del producto (web scraping).
También ayuda a cuantificar el impacto de los productos sostenibles en el mercado, lo que puede informar a los reguladores e inversores. Por ejemplo, New Automotive en Reino Unido utiliza datos web disponibles públicamente sobre estadísticas de ventas para rastrear la utilización de vehículos eléctricos.
El scraping de redes sociales resulta útil para buscar comentarios sobre nuevos productos sostenibles que se introduzcan en el mercado.
2. Early Warnings
El cambio climático provoca numerosos desastres naturales debido al aumento del nivel del mar, el deshielo de los glaciares y el aumento de la temperatura global. El Big Data puede ayudar a que podamos prever estos sucesos (early warnings):
Existen sensores que ayudan a recopilar datos sobre diversas variables, como las precipitaciones y la superficie terrestre. Los modelos de aprendizaje automático aprovechan datos históricos y en tiempo real de dichos sensores para proporcionar análisis predictivos de desastres naturales, como olas de calor, inundaciones y cambios en el entorno.
3. Bienes públicos ecológicos
El transporte, la producción de electricidad y la agricultura son algunos de los mayores contribuyentes a las emisiones de gases de efecto invernadero. El Big Data puede ayudar a desarrollar bienes públicos más ecológicos:
- Los datos de posicionamiento móvil rastrean las ubicaciones de los teléfonos móviles. Esto resulta muy útil a la hora de decidir dónde ofrecer alternativas de transporte público más ecológicas para reducir las emisiones.
- Los datos satelitales, geográficos y climáticos ayudan a predecir los niveles de energía solar/eólica para optimizar la producción de electricidad.
- Los datos sobre la identificación de emisiones nocivas y sus puntos de presión en los procesos de la cadena de suministro también son muy útiles a la hora de reducir el uso de combustibles fósiles para la generación de electricidad.
4. Agricultura inteligente
La agricultura inteligente, también llamada de precisión, es una forma más sostenible y ecológica de practicarla que utiliza datos de varios sensores para el diagnóstico y la toma de decisiones. Los sensores y drones proporcionan a los agricultores datos en tiempo real para controlar los cultivos. Estos datos luego son utilizados por maquinaria de precisión para riego o uso de pesticidas.
Esta forma de agricultura reduce el uso de recursos, como el agua y la energía, al mismo tiempo que aumenta el rendimiento de los cultivos, con un uso mínimo de productos químicos y fertilizantes.
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