Decimos que las mejores cosas de la vida no tienen precio porque nos cuesta pensar que la brisa fresca en un bosque, la polinización de las plantas o la arena que pisamos en la playa son recursos limitados.
Pero el precio de esta actitud nos está costando el planeta. Las reflexiones sobre emergencia climática en la era postcovid giran sobre la superación de los sistemas que nos trajeron hasta aquí.
Poner en valor a la naturaleza como parte indispensable de la prosperidad económica y del bienestar humano es el objetivo de un software con inteligencia artificial que acaban de lanzar Naciones Unidas y el Centro Vasco para el Cambio Climático (BC3), llamado ARIES for SEEA.
ARIES puede ser pensado como la «Wikipedia» de los servicios ecosistémicos. La idea es que cada usuario pueda buscar una pregunta dentro del sistema, obtener una respuesta y, si tiene el conocimiento suficiente, contribuir con ello.
De esta forma, el sistema aumenta su conocimiento y capacidad de responder a las preguntas al ser utilizado por más personas y en más y diferentes contextos.
“La forma en que medimos nuestra economía hoy está completamente errada”, dice Alessio Bulckaen, economista especializado en capital natural, que se ha encargado de coordinar el proyecto.
“Estamos básicamente midiendo la contribución a la actividad económica, en un agregado de todo lo que pasa en la economía, pero lo que hacemos es una suma bruta, sin sentido”.
Bulckaen viene pensando en ello desde que hizo su tesis. Lo explica con un ejemplo y dice que es como si estuviéramos en un coche, midiendo nuestra velocidad. “A lo mejor estamos yendo muy rápido, pero no sabemos hacia dónde vamos. Hay otras partes de nuestro entorno que son completamente ignoradas y contribuyen al bienestar humano, que es el objetivo político y económico final”.
El premio Nobel Joseph Stiglitz señaló que una empresa privada se juzga tanto por sus ingresos como por el balance, pero la mayoría de los países sólo compila el estado de ingresos y gastos en su Producto Interno Bruto (PIB) y sabe muy poco sobre el balance nacional, es decir, lo que serían sus recursos naturales y ambientales.
Los análisis económicos que tienen en cuenta los objetivos de un desarrollo sostenible hablan de capital natural, que es un concepto ligado al de huella ecológica.
La definición de capital natural se refiere a los recursos naturales (plantas, minerales, animales, aire o petróleo) vistos como medios de producción de bienes y servicios ecosistémicos: la producción de oxígeno, la depuración natural del agua, la polinización, y todos los “servicios” o “productos” provistos por la naturaleza que influyen en nuestro bienestar.
Naciones Unidas trabaja ya con un marco de referencia que quiere ir más allá del dato tradicional del PIB y que aseguraría que ese capital natural, las contribuciones de bosques, océanos y otros ecosistemas, están reconocidas en los informes económicos.
Ese marco se llama SEEA EA (System of Environmental-Economic Accounting—Ecosystem Accounting) y ARIES es la aplicación tecnológica de código abierto que utilizando inteligencia artificial puede acelerar enormemente la implementación de este nuevo estándar.
IA para calcular el capital natural
ARIES for SEEA hará posible por primera vez una contabilidad de los ecosistemas rápida y estandarizada, pero a la vez personalizable en cualquier lugar de nuestro planeta.
Esto significa que la contabilidad de los ecosistemas que produzcan los países incorporará la extensión, la condición y los servicios que brindan, por ejemplo, los bosques o humedales, (como la polinización o la producción de agua limpia), y los presentará en forma de cuentas e indicadores físicos y monetarios.
¿Cómo son esos indicadores?
Entre los físicos se mide no sólo la extensión de un ecosistema, sino también las condiciones. Por ejemplo, en el caso de un bosque, no sólo se mide el área sino también si las hojas son más verdes, si hay más hojas, si los árboles están muriendo. Además de estos indicadores a los que denominan puramente ecológicos se mide de forma biofísica el volumen de un determinado servicio que proporciona un ecosistema.
Algunos de estos parámetros sí son identificados dentro del mercado: la madera o los frutos. Otros se empiezan a medir, como el absorbimiento del carbono. En Europa hay algunos mercados ya contabilizan el valor de toneladas de carbono almacenado. Pero muchos beneficios no son medidos. “Es muy difícil dar valor a la biodiversidad, por ejemplo”, dice Bulcken.
Machine Reasoning para nuevos retos
La contabilidad del capital natural es un área de investigación en auge, a la que la inteligencia artificial ayuda en esta aplicación. “La inteligencia artificial que utilizamos en este proyecto es muy diferente de la IA que escuchamos todos los días, que es la del Machine Learning”, advierte Bulckaen.
Se llama así (aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas, traducido del inglés) a la rama de la IA que se dedica a desarrollar técnicas para entrenar a las máquinas.
Y este campo se basa en alimentar un procesador con una cantidad masiva de datos para que analice y genere una relación lineal entre una causa y un efecto, y sea capaz de predecir resultados.
Pero si no hay suficientes conjuntos de datos o no tienen una ingesta estructurada de la que extraer patrones, los sistemas de Machine Learning no son capaces de resolver problemas nuevos sin una relación aparente a su conocimiento anterior.
ARIES utiliza Machine Reasoning, otra rama de la IA que se entrena y aprende de datos disponibles, pero a diferencia del Machine Learning se enfrenta a problemas nuevos con un enfoque de razonamiento inductivo y deductivo.
Cómo funciona
El creador de ARIES for SEEA es Ferdinando Villa, investigador del BC3 que lleva más de 10 años trabajando en él. Lo innovador del proyecto es que cambia las reglas de juego, porque permite a los países (o a los usuarios finales) iniciar la compilación de las cuentas a partir de fuentes de datos globales, que pueden ser refinadas con datos, parámetros y modelos nacionales. El sistema crea interoperabilidad entre modelos y datos para utilizarlos de una forma más inteligente.
Un experto puede hacer una investigación en su campo, realizar descubrimientos nuevos, introducirlos en el sistema, mientras otros expertos en otros campos hacen lo mismo. Y todos tienen acceso al conocimiento generado, aunque no estén especializados en esos otros campos. Cuanto más se crean modelos y datos, más crece este sistema, explica Bulckaen.
La tecnología de ARIES está basada en la semántica y en la ontología y cada concepto está categorizado. Bulckaen pone un ejemplo: “si quieres desarrollar un modelo para medir el impacto de la polinización en determinada área, lo que haces es integrar diferentes datos.
Por ejemplo el crecimiento de una determinada planta en un área, ‘Cultivo de Manzanas’, aparece de esta forma en el modelo, lo que lo hace muy intuitivo. Esta es la única forma de juntar disciplinas que de otra manera no se hablarían”.
En un análisis ambiental normalmente el 60% del tiempo se invierte en tener el material en regla para empezar a modelar
Como se van incorporando nuevas categorías, Bulckaen se resiste a decir un número final (“Te puedo dar un número que puede cambiar en 6 meses”) e incluso a llamarlas como tales. Se habla más bien de “esferas de conocimiento”.
La estructura de ARIES puede ser pensada como una cebolla, en la que el núcleo o core del sistema no cambia mucho pero se van añadiendo capas a medida que se utiliza más información. A esa parte central se le añade otra más conceptual relacionada a las disciplinas que estudian elementos puramente físicos y una tercera capa intenta relacionar varias disciplinas entre ellas. Las “esferas de conocimiento” del núcleo son unas 20, y entre ellas están: agricultura, el comportamiento humano, química, biología, demografía, la Tierra, o ecología.
Otra ventaja del software es que reduce el tiempo de preparación de los datos que van a usarse. Un experto que quiere utilizar datos de un proyecto que hizo hace dos años puede hacerlo, y también cualquier otro experto en otro lugar del mundo, sin perder tiempo en reacondicionar esos sets de datos. Normalmente en un análisis ambiental el 60% del tiempo se invierte en tener el material en regla para empezar a modelar, explica Bulckaen, por lo que esto es una ventaja “enorme”. Y además, puede ser aplicado en otros campos.
Software libre para países y usuarios
Además de reducir el tiempo para arrancar una investigación, el programa de ARIES for SEEA es software libre, gratuito y accesible. Está puesto a disposición de países y ciudadanos a través de la página de Naciones Unidas y en la de ARIES for SEEA.
Brasil, China, India, México y Sudáfrica son los cinco países elegidos por la Unión Europea para empezar con el proyecto. Holanda ya lo ha hecho, y otros países como Mozambique, Filipinas y Senegal se han mostrado interesados en participar.
A nivel individual han recibido colaboración de personas en distintos países, entre ellos un profesor en la Universidad Rey Juan Carlos en España. Y han detectado un grupo de usuarios muy activos utilizando el modelo en Chile, aunque no han tenido contactos oficiales o directos con ninguno de estos gobiernos. Bulckaen se manifiesta optimista de tenerlos en un futuro, para hacer frente a la crisis ecológica y a la falta de planes de desarrollo sostenibles que estamos viviendo.
Fuentes:
- Alessio Bulckaen, economista especializado en capital natural
- Borrador final del SEEA EA, sistema de contabilidad de ecosistemas, preparado por el Comité de expertos en contabilidad del capital natural [PDF]
- Naciones Unidas: ARIES for SEEA
- ARIES for SEEA (para acceder al software)
