Retos de la movilidad eléctrica: ¿cómo puede contribuir el aprendizaje automático a una sociedad más sostenible?

Retos de la movilidad eléctrica: ¿cómo puede contribuir el aprendizaje automático a una sociedad más sostenible? Retos de la movilidad eléctrica: ¿cómo puede contribuir el aprendizaje automático a una sociedad más sostenible?

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Konstantina Valogianni

Business Review (Núm. 311) · TIC

Cuando se trata de reinventar el futuro, incluso el presente, hay dos elementos recurrentes que saltan a escena, por separado o incluso combinados: las herramientas de inteligencia artificial y el cuidado del planeta. En este artículo se analiza cómo el aprendizaje automático puede convertirse en uno de los aliados más importantes de la sostenibilidad cuando se emplea en la gestión de la movilidad eléctrica

Casi todos los días aparecen titulares sobre cómo el machine learning (aprendizaje automático)1 resuelve problemas muy variados en las empresas, desde realizar el reconocimiento facial en los aeropuertos de todo el mundo hasta ayudar a encontrar nuestra talla de ropa virtualmente al hacer compras online. Además de las aplicaciones de aprendizaje automático que nos encontramos en nuestra vida cotidiana (por ejemplo, iPhones que distinguen los rostros en las imágenes, o un termostato inteligente que aprende a lo largo del día cuáles son nuestras preferencias en materia de temperatura), también estamos asistiendo a la llegada de otras innovaciones más revolucionarias, que logran asombrar positivamente a la humanidad.

Vale la pena fijarse en AlphaFold, un algoritmo desarrollado por la unidad DeepMind de Google, que logró descifrar cómo las enfermedades se introducen en las células humanas. Se trata de un ejemplo notable de cómo el aprendizaje automático puede servir a la humanidad. Sus capacidades computacionales le permitieron solucionar un “reto que llevaba 50 años sin resolverse en el campo de la biología”2, también conocido como el problema del plegamiento de las proteínas. Los científicos llevaban muchos años intentando comprender la estructura tridimensional de las proteínas, algo extremadamente complejo y computacionalmente muy exigente. La capacidad de comprender la estructura de las proteínas abre puertas inimaginables de cara a entender las enfermedades y diseñar tratamientos más específicos y eficaces. El resultado logrado por AlphaFold sorprendió a la humanidad una vez más, dado que “competidores” humanos habrían necesitado décadas para resolver un problema así.

 

El papel de la sostenibilidad Mientras que el aprendizaje automático avanza rápidamente, provocando revoluciones en la manera como hacemos negocios y concebimos la creación de valor para nuestros clientes, las sociedades están luchando en otro frente, el de la sostenibilidad; algo que se está introduciendo cada vez más como una variable clave a la hora de tomar decisiones en actividades empresariales de todo tipo3. Desde la cadena de suministro y la gestión de residuos hasta las ciudades inteligentes y la movilidad urbana, la sostenibilidad se ha convertido en una de las variables de decisión dominantes a la hora de diseñar e implementar los modelos de negocio.

Las Naciones Unidas han fijado una serie de objetivos que las empre...


Konstantina Valogianni

Profesora de Sistemas y Tecnologías de la Información en IE Business School ·

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