Escrito por: Michelle Baptist
Traducido por: Diana Carolina Vergara
Revisado por: Matías Gómez-Corrales
Como un fenómeno de gran relevancia tanto en tecnología como en conservación, la inteligencia artificial (IA, por sus siglas en inglés) se encuentra presente en prácticamente todas las aplicaciones disponibles en línea. Desde el ampliamente utilizado ChatGPT hasta modelos científicos más complejos de fondos marinos, los impactos ambientales de la IA aún se están evaluando en la sociedad moderna. La introducción de la IA en la conservación de los corales es de particular interés, tanto desde un punto de vista profesional como personal. La charla TEDx de la Dra. Annalisa Bracco en junio de 2024, titulada “Usando la intuición y la IA para salvar los arrecifes de coral”, explicó bien esta paradoja. A menudo escuchamos sobre el uso de la IA de forma autónoma y más eficiente, capaz de reemplazar completamente la actividad humana. Sin embargo, la Dra. Bracco ofreció una perspectiva más profunda sobre el uso de la IA como herramienta complementaria a la intuición humana. A través de su presentación, investigaciones científicas sobre los retos de la IA, y mi propia experiencia trabajando con modelos de coral basados en IA, hay mucho que considerar al combinar IA y conservación.
Figura 1. Imagen de un arrecife de coral real (izquierda) combinada con un disipador de calor diseñado con estructura de coral (derecha) para maximizar la refrigeración de chips de alto rendimiento de IA. (Jared Pike vía Purdue University.)
◆ Descripción General de la IA
Desde temprana edad, la Dra. Bracco descubrió su pasión por el océano tras una expedición en un velero por la costa italiana. Mientras estudiaba física en el Instituto Tecnológico de Georgia (Georgia Tech) en 2006, se sintió más interesada en trabajar con computadoras y modelamiento de fluidos. Esto la llevó a desarrollar un proyecto de doctorado enfocado en remolinos oceánicos. Un remolino, según la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA, por sus siglas en inglés), es una corriente circular de agua que puede hacer que nutrientes presentes en aguas profundas y frías asciendan a la superficie. La Dra. Bracco empezó a trabajar más en arrecifes de coral y modelado computacional gracias a un proyecto de una colega, que había estado muestreando corales de aguas profundas a unos 300 km de distancia y 2,500 metros de profundidad en el Golfo de México.
Sorprendentemente, los análisis genéticos de su colega mostraron que estas colonias de coral no habían intercambiado información genética en más de 10,000 años, a pesar de estar relativamente cerca dentro de la misma región del Golfo. Esto llevó a la Dra. Bracco a investigar el transporte larval del coral, relacionándolo con su investigación sobre conectividad del ecosistema marino y los remolinos. Las corrientes oceánicas y los remolinos influyen en cómo las larvas de coral son transportadas y en su capacidad para encontrar zonas adecuadas de asentamiento. Una vez asentadas, hay mayores probabilidades de que crezcan colonias de coral saludables.
Uno de los principales beneficios del modelamiento con IA es que sirve como herramienta de apoyo, ya que el análisis genético puede ser costoso, lento y demandante en mano de obra. Algunas formas en las que la IA y el aprendizaje automático (ML) son eficaces para crear nuevas oportunidades de conectividad oceánica son:
- Procesar datos satelitales de los últimos 40 años para generar redes de conectividad regionales.
- Mostrar a investigadores qué arrecifes priorizar para reimplantar fragmentos y desarrollar estrategias espaciales para prolongar la vida del coral.
- Monitorear los arrecifes como sistema para evaluar el estrés del coral con regularidad.
Figura 2. La Dra. Bracco describe su investigación sobre conectividad marina durante una charla TEDx.
Otro estudio del Dr. Abdullahi Chowdhury analiza el monitoreo de arrecifes con IA, aprendizaje automático (Machine Learning-ML, en inglés) sistemas de información geográfica (GIS) y sensores remotos. Estos métodos avanzados de monitoreo son esenciales ante el cambio climático, la contaminación y actividades humanas que causan el rápido deterioro de los arrecifes. Por ejemplo, en mi trabajo con monitoreo de corales utilicé planeadores submarinos que podían cubrir 10 hectáreas y capturar 50,000 imágenes por hora para entrenar modelos de IA en identificación de corales del Mar Rojo. Esto permitió un monitoreo más rápido y seguro que el buceo en zonas de fuertes corrientes en la costa saudí.
◆ Eficiencia, ¿pero a qué costo?
Aunque la IA se considera una tecnología revolucionaria, también es importante reconocer sus desafíos técnicos, huella ecológica y emisiones de carbono. Los modelos de IA de alto rendimiento no siempre están disponibles en estaciones remotas ni son fáciles de interpretar debido a su naturaleza de “caja negra”, es decir, de difícil comprensión. Modelos como ChatGPT requieren 1.287 gigavatios-hora de electricidad al año, equivalente al consumo anual de 120 hogares estadounidenses, y generan unas 552 toneladas de dióxido de Carbono (CO₂). Además, el entrenamiento de estos modelos requiere grandes volúmenes de agua dulce, lo que presiona los suministros municipales y pone en riesgo los ecosistemas locales. Cada vez que se utiliza ChatGPT, puede consumir hasta medio litro de agua, el equivalente a una botella de agua común de 500 mL. Estas demandas nos advierten sobre la necesidad de usar la IA con responsabilidad.
◆ Inteligencia Artificial, Intuición Natural
Esta evaluación apenas roza la superficie de la complejidad de la IA. La Dra. Bracco concluyó que “aunque la IA puede ayudarnos a resolver tareas cotidianas, nunca sustituirá al pensamiento creativo, la comunicación y la intuición humana.” Señaló que la capacidad del pensamiento humano para resolver problemas es única y de esta forma nos mantiene curiosos e interconectados. Por tanto, debemos ver la IA como una herramienta, y no como una tecnología de la cual depender por completo de vista al futuro.
Figura 3. Diapositiva final de la presentación de la Dra. Bracco sobre la IA y la conservación de corales en TEDx.
Como lector, te animo a explorar los recursos incluidos y considerar cómo se alinean con tu uso cotidiano de la IA y tu investigación futura. Para búsquedas casuales en línea, puedes usar “-ai” al final para evitar resultados generados por IA.
Referencias:
- [Main Source] Bracco, A. “Using Intuition and AI to Save Coral Reefs.” 2024. https://www.classcentral.com/classroom/youtube-using-intuition-and-ai-to-save-coral-reefs-dr-annalisa-bracco-tedxalexanderpark-307276
- NOAA. “What is an eddy?” 2025. National Oceanic and Atmospheric Administration website. https://oceanservice.noaa.gov/facts/eddy.html.
- Chowdhury, A., Jahan, M., Kaisar, S., Khoda, M. E., Rajin, S M Ataul Karim, & Naha, R. 2024. “Coral Reef Surveillance with Machine Learning: A Review of Datasets, Techniques, and Challenges.” Electronics, 13(24), 5027. https://doi.org/10.3390/electronics13245027
- “Transforming coral reef monitoring and conservation with AI and GIS.” 2024. Devdiscourse. https://www.devdiscourse.com/article/science-environment/3265897-transforming-coral-reef-coral-reef-monitoring-and-conservation-with-ai-and-gis.
- Flying Fish Technologies Pty. Ltd. 2025. https://fft.ai/home.
- Wang, Q., Li, Y., & Li, R. 2024. “Ecological footprints, carbon emissions, and energy transitions: the impact of artificial intelligence.” Humanities and Social Sciences Communications, 11, 1043. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03520-5.
- Zewe, A. 2025. “Explained: Generative AI’s environmental impact.” MIT News. https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117.
- O’Brien, M. & Fingerhut, H. 2023. “Artificial intelligence technology behind ChatGPT was built in Iowa – with a lot of water.” Associated Press (AP). https://apnews.com/article/chatgpt-gpt4-iowa-ai-water-consumption-microsoft-f551fde98083d17a7e8d904f8be822c4?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_axioslogin&stream=top
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