INGENIERIA DE LAS TELECOMUNICACIONES

¿Qué entiende por sistema de inteligencia ambiental?, ¿Conoce alguno implementado en Colombia o en el mundo?

Actualmente disponemos de mucha información ambiental y grandes cantidades de datos. Sin embargo, esta información no siempre es usada para apoyar procesos de toma de decisiones en las empresas o gobiernos, y tampoco se utiliza en su totalidad para generar herramientas de gestión o políticas públicas que contribuyan a la protección del Medio Ambiente. Es decir, tenemos mucha información ambiental, pero muy poco conocimiento e Inteligencia Ambiental.

Los desafíos ambientales que actualmente enfrentamos nos deben motivar a buscar soluciones innovadoras y holísticas, en donde se colabore y fomente la integración con otras áreas de conocimiento, para generar soluciones ambientales efectivas y costo-eficientes que estén al alcance de todos los países. En este marco, el uso de herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning en complemento con Inteligencia Ambiental, nos puede ayudar a disponer de herramientas poderosas que contribuyan a gestionar y a enfrentar de mejor forma los grandes problemas ambientales que afectan a todo el mundo, como:

• Cambio Climático.
• Pérdida de Biodiversidad.
• Tráfico Ilegal de Especies
• Contaminación del Océano por Basura Marina.
• Escasez de Agua
• Especies Invasoras.
• Contaminación del Aire.
• Inadecuada Gestión de Residuos Sólidos.

¿Que es la Inteligencia Ambiental?

No existe una definición única para la Inteligencia Ambiental, ya que este concepto ha sido usado en Ciencias de la Computación, Ciencias Ambientales y hasta en la Psicología. Sin embargo, investigadores de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (NOAA, por sus siglas en inglés) ha trabajado bastante tiempo en la materia, y de acuerdo con su propuesta, Inteligencia Ambiental podría definirse como:

La producción de conocimiento ambiental oportuno, confiable y adecuado para el apoyo a la toma de decisiones a nivel local, estatal y nacional.

Este enfoque debe estar basado en lo siguiente:

• Colección de información y datos de alta calidad, provenientes de observaciones y monitoreo de aguas, suelo, aire, biodiversidad, etc. de una región determinada.
• Modelación de la información colectada para realizar lo siguiente: predecir futuros riesgos ambientales, posibles escenarios de contaminación, magnitud impactos en la salud de las personas, efectos en la Biodiversidad y Ecosistemas, entre otros.
• Integración de datos de diferentes fuentes o de diferentes propósitos, pero que son de utilidad para el Medio Ambiente como: datos meteorológicos, datos de actividad de embarcaciones pesqueras, datos económicos y de comercio internacional, datos de salud pública, etc.