'Big data' y medio ambiente

La vida en el siglo XXI aparece como información codificada en forma de números, palabras clave y algoritmos: un caótico universo de datos en perpetua expansión. El big data es el conjunto de tecnologías creadas para almacenar, analizar y gestionar estos datos masivos. Una macroherramienta destinada a identificar patrones en el caos de explosión informativa para diseñar soluciones inteligentes.

Hoy el big data se utiliza en áreas tan diversas como la medicina, la agricultura, las apuestas o la protección del medio ambiente.

'Big data' y medio ambiente

El cambio climático es el mayor reto al que nos enfrentamos como especie y el big data ambiental nos está ayudando a comprender todas sus complejas interrelaciones. La aplicación de datos masivos para frenar el calentamiento global es lo que se conoce ya como green data.

Europa cuenta con diferentes modelos generadores de green data y uno de ellos es Copernicus. Se trata de un programa de observación de la Tierra por satélite capaz de calcular, entre otras cosas, la influencia del aumento de las temperaturas en el caudal de los ríos. Copernicus ya está aportando información clave para optimizar la gestión de los recursos hídricos, la biodiversidad, la calidad del aire, la pesca o la agricultura.

Otros proyectos internacionales que utilizan el green data para combatir el cambio climático son:

• Aqueduct: mide los peligros asociados al agua, analizando su calidad y cantidad, y pone a disposición del público mapas de riesgo interactivos.

• Global Forest Change: calcula la deforestación contando los árboles de uno en uno gracias a imágenes por satélite de alta resolución.

• Danger Map: determina la contaminación gracias a los datos aportados por millones de ciudadanos.

'Big data' y energías renovables

Apostar por los datos masivos puede fortalecer la competitividad de las energías renovables frente a los combustibles fósiles. Veamos algunas de las aportaciones del big data ambiental a las diferentes tecnologías limpias:

• Energía eólica: el uso de algoritmos complejos para construir modelos predictivos de las condiciones eólicas ayuda a determinar la cantidad de energía que se va a producir.

• Energía fotovoltaica: los datos masivos optimizan la eficiencia de las centrales al permitir que vayan adaptándose a la intensidad lumínica del momento.

• Energía hidroeléctrica: el manejo de grandes volúmenes de datos puede contribuir, entre otros avances, a evitar fugas en las centrales y a tener un mayor control de los caudales de agua.

Asimismo, los consumidores del sector renovable también se verán beneficiados por esta revolución informativa. Por un lado, la conexión de los datos de los contadores inteligentes con las previsiones meteorológicas permitirá ajustar la demanda en tiempo real, favoreciendo la creación de tarifas totalmente personalizadas. Por otro, el Internet de las Cosas permitirá reducir el gasto energético, por ejemplo, adaptando la iluminación y temperatura ambiental o el consumo de ciertos electrodomésticos a las necesidades de cada momento.

 VER INFOGRAFÍA: El 'green data', un aliado para el desarrollo sostenible [PDF] Enlace externo, se abre en ventana nueva.

'Big data' y ciudades inteligentes

La ONU asegura que en 2030 dos tercios de la población mundial se concentrará en las grandes ciudades. Esta realidad plantea retos medioambientales que el green data ya está ayudando a resolver. Entre las iniciativas que están utilizando el análisis de datos masivos para crear ciudades más inteligentes y sostenibles destacan:

• El proyecto Trash Track instala sensores con GPS en la basura para comprender mejor los caminos del reciclaje.

• El sistema AllAboard optimiza la planificación del transporte público utilizando los datos de localización de los teléfonos móviles.

• La comunidad Crisis Mappers Net analiza datos de diferentes fuentes (imágenes de satélite, plataformas geoespaciales, simuladores, etc.) para alertar de desastres naturales y favorecer una rápida respuesta.

• La Copenhagen Wheel es una rueda de bicicleta que recoge datos sobre la calidad del aire, el nivel de ruido y las condiciones de la carretera.

• La empresa Solar Roadways pretende sembrar el mundo de carreteras inteligentes hechas con paneles solares que permiten generar energía.

• Dispositivos que monitorizan la contaminación en las ciudades y que se han utilizado para realizar restricciones de tráfico.

'Big data': Hacia una responsabilidad social de datos

Debido a su actividad, las empresas son uno de los agentes que producen un mayor impacto negativo sobre el medio ambiente. Desde el cambio de milenio ya estamos viendo en los informes de sostenibilidad de las compañías [PDF] Enlace externo, se abre en ventana nueva. —publicados en el marco de la memoria anual—, las estrategias y acciones que están implementando para minimizar dicho impacto. En los últimos años, el green data está contribuyendo a hacer a las empresas más sostenibles a través de su participación en:

• La optimización de la gestión energética y el uso de los recursos.

• La reducción de las emisiones de dióxido de carbono derivadas de la producción.

• La reducción de las emisiones de las flotas de vehículos al mejorar las rutas.

• La anticipación a las necesidades de reparación y sustitución de la maquinaria monitorizada a través de sensores.

En definitiva, ayuda a las empresas a ser conscientes, no solo de sus impactos directos, sino de los más difíciles de controlar, los producidos a lo largo de toda su cadena de valor.

El big data aplicado al medio ambiente persigue conseguir un mundo mejor para todos y ya se ha convertido en una poderosa herramienta de monitorización y control del desarrollo sostenible.