Big Data para prevenir la contaminación

Por Carlos Carabaña, para Yorokobu.

China, como buen dragón y fábrica del mundo, echa humo. Su crecimiento desmusurado durante décadas ha afectado seriamente al medio ambiente. Según Greenpeace, las partículas menores a 2,5 micras, las más dañinas, superan en cinco veces la media anual aconsejada por la Organización Mundial de la Salud en los más de 300 municipios analizados. Esta polución causa, de acuerdo a un estudio realizado por la Universidad de Berkeley, a 4.000 fallecidos al día, 1.6 millones de personas al año.

Pekín, la capital, no es una excepción. Si en el último mundial de atletismo la ciudad estaba sin su caractertística niebla de contaminación fue debido a que las autoridades tomaron medidas extraordinarias para reducir el CO2, como prohibir que circule la mitad del tráfico o parar el funcionamiento de varias centrales. Un efecto temporal que lleva a una conclusión lógica: los pekineses respiran un aire que nadie querría. De hecho, en las imágenes de su maratón popular, gran parte de los corredores llevan máscara.

Pero también demuestra que, si hay voluntad, se puede reducir la polución a cantidades, digamos, aceptables. IBM acaba de poner en marcha un proyecto con el que espera poder prever los picos de contaminación en la ciudad de Pekín y permitir, con esta información, que las autoridades actúen en consecuencia. Bautizado como Green Horizon y enmarcado en lo que se denomina cognitive computing, si tienen éxito piensan exportar el modelo a otras latitudes con problemas similares.

Con datos de la Agencia de Protección Medioambiental de Pekín, su prototipo genera previsiones de calidad del aire con 72 horas de antelación. Xiaowei Shen, el director de IBM Research China, asegura que son un 30% más precisas que las que se realizan con enfoques convencionales. Su equipo trabaja para poder proporcionar escenarios a más largo plazo, así como detectar las fuentes de contaminación y posibles formas de actuar frente a la contaminación, como las que se emplearon para hacer que los atletas pudieran correr por la ciudad.

La empresa se puede estar embarcando en lo que Goldman Sachs, en su informe China’s Environment: Big Issues, Accelerating Effort, Ample Opportunities, describe como una oportunidad de miles de millones de dólares para el sector privado local e internacional: la transición de China a un modelo que no destroce su medioambiente. Como dicen en la introducción, en un tono extraño que parece ver con alegría semejantes desgracias, «la contaminación por metales pesados afecta a 12 millones de toneladas de grano, el 60% de las aguas subterráneas no son potables y hay una llamada a luchar contra la contaminación en China que dará como resultado gastos sin precedentes por parte del Gobierno y amplías oportunidades de inversión».

En total, la consultora ve cinco grandes campos en los que las empresas tecnológicas pueden meter la cabeza. Descontaminación de los suelos, tratamiento de residuos peligrosos, tratamiento de aguas residuales, energías limpias y equipos de monitorización de polución. El Gobierno chino anunció que su decimotercero plan quinquenal dedicará 300.000 millones de dólares a esta materia, un 60% más que en el anterior esquema económico. El llamado environmental remediation business, un tipo de negocio que comenzó a desarrollarse a principios del nuevo siglo, puede beneficiarse de una manera increíble del poder computacional.

La consultora ambiental Golder, por ejemplo, ha desarrollado una herramienta llamada GoldSet, que ayuda a asesorar a empresas entre diversos modelos de limpieza para que se amolde lo más posible a los requisitos técnicos, económicos y sociales. John Hsu, un experto en análisis de datos, explica en un post que el big data «es clave para que las empresas entienda su cadena de valor y reduzcan la huella de carbono derivada de esta», así como de «los viajes de los empleados, el uso que el consumidor hace de sus productos, las inversiones y una gran cantidad de otras actividades».

Pone como muestra el trabajo que realizaron desde su organización, Carbon Trust, para la multinacional británica de comunicaciones BT. Según su análisis, las emisiones que estaban fuera del control de la compañía suponían el 92% del total emitido, a lo largo de su cadena de suministros, formada por 17.000 servicios, compañías y puntos. Gracias al entendimiento de esta complejidad que facilitó el análisis de datos masivos, «BT pudo detectar donde había mayores emisiones de CO2, revelando oportunidades de negocio reduciendo costes y contaminación».

En el estudio Big Data and Environmental Sustainability: A Conversation Starter, de finales de 2014 y escrito por Alan Keeso, se entrevista a 14 organizaciones de diversos sectores para ver como esta técnica es percibida y empleada, con programas como el Tropical Ecology Assessment Monitoring que observa más de 15 bosques tropicales para crear un sistema de alarma temprana ante posibles peligros para la flora y la fauna. Al final, Keeso arguye que hay razones para estar emocionado. «Con estas tendencias emergentes el Big Data se está posicionando como una parte integral en la sostenibilidad del medioambiente». Si ya lo usan para vender ropa y demás, esto tiene mucho más sentido.

Photo Credit: Aleks Melnik / shutterstock
Fuente: Yorokobu