Artificial intelligence and climate sustainability: an analysis of its impact and regulation

Authors

DOI:

https://doi.org/10.62457/w6gbm618

Keywords:

artificial intelligence, climate change, sustainability, governance, ethics

Abstract

Artificial intelligence (AI) is emerging as a promising tool to address the challenges of climate change. The objective of this study is to analyze the cross-cutting impact of AI in the fight against climate change, exploring its applications in various sectors such as meteorology, energy, and natural resource management, as well as reviewing the significant challenges such as its high energy consumption and the ethical implications that arise from its use, such as algorithmic bias and privacy concerns, to finally discuss the crucial importance of establishing a regulatory framework that maximizes its benefits and minimizes its potential risks, guaranteeing its responsible and sustainable use. For this purpose, existing governance frameworks are reviewed, and starting points are outlined for a legislative debate on regulation that allows balancing technological innovation with the need to protect the rights of citizens and achieve sustainable development.

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References

Arguelles Toache, E., & Amaro Rosales, M. (2023). Preocupaciones éticas en el uso de inteligencia artificial, transparencia y derecho de acceso a la información. El caso de los chatbots en el gobierno de México, en el contexto de la COVID-19. Estudios en derecho a la información, (15), 85-111.

Baldeón, B. F., Pulache, D. Q., & Claudio, B. M. (2023). Machine Learning for predicting climate change in the environment. Salud, Ciencia y Tecnología-Serie de Conferencias, (2), 242. https://doi.org/10.56294/sctconf2023465

Caspart, R., Ziegler, S., Weyrauch, A., Obermaier, H., Raffeiner, S., Schuhmacher, L. P., ... & Debus, C. (2022). Precise energy consumption measurements of heterogeneous artificial intelligence workloads. In International Conference on High Performance Computing (pp. 108-121). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.01698

Comisión Europea. (2021). Propuesta de reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (ley de inteligencia artificial) y se modifican determinados actos legislativos de la unión. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/HTML/?uri=CELEX:52021PC0206

European Commission: Directorate-General for Justice and Consumers. (2019). Liability for artificial intelligence and other emerging digital technologies. Publications Office. https://data.europa.eu/doi/10.2838/573689.

Evans, R., & Gao, J. (2016). DeepMind AI Reduces Google Data Centre Cooling Bill by 40%. Obtenido de https://deepmind.google/discover/blog/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40/ [24 de noviembre de 2024].

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., ... & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28, 689-707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5

Fuentes, A., Sierra, M., & Morfa, Y. (2020). Corrección del pronóstico cuantitativo de la precipitación mediante el uso de redes neuronales. Revista Cubana de Meteorología, 26(3). http://ref.scielo.org/mpfp73 [26 de noviembre de 2024].

Giles Navarro, C. A. (2023). El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el Poder Legislativo. Instituto Belisario Domínguez del Senado de la República. Dirección General de Difusión y Publicaciones. Número: 185. Obtenido de http://bibliodigitalibd.senado.gob.mx/handle/123456789/5955

Greenpeace. (2019). Powering the Cloud: How China’s Internet Industry Can Shift to Renewable Energy. https://www.greenpeace.org/static/planet4-eastasia-stateless/2019/11/7bfe9069-7bfe9069-powering-the-cloud-_-english-briefing.pdf [3 de diciembre de 2024].

Hastie, T. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction.

Hernández-Salazar, C. A., Estrada, O. A. G., & González-Silva, G. (2024). Integración de la inteligencia artificial y la agricultura de precisión en cultivos de café. Revista UIS Ingenierías, 23(4), 145. https://doi.org/10.18273/revuin.v23n4-2024012

IEA (2024), What the data centre and AI boom could mean for the energy sector, International Energy Agency, Paris. https://www.iea.org/commentaries/what-the-data-centre-and-ai-boom-could-mean-for-the-energy-sector. [19 de noviembre de 2024].

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2023). Climate Change 2021 – The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896

Julca, M. R., Hernández, V. D. H., Céspedes, P. A. S., & Salvador, J. L. B. (2024). Inteligencia artificial y desarrollo sostenible. Visión general y experiencias concretas: Gestión del tráfico, agricultura sostenible con IA y gestión de recursos naturales. Clío. Revista de Historia, Ciencias Humanas y Pensamiento Crítico., (8), 290-305. https://doi.org/10.5281/zenodo.12600298

Krishnan, S. R., Nallakaruppan, M. K., Chengoden, R., Koppu, S., Iyapparaja, M., Sadhasivam, J., & Sethuraman, S. (2022). Smart water resource management using Artificial Intelligence—A review. Sustainability, 14(20), 13384. https://doi.org/10.3390/su142013384

Lara, J., Samper, M., & Colomé, G. (2024). Predicción a corto plazo de sistemas de medición inteligentes mediante arquitecturas de aprendizaje profundo multivariable y multipaso. Revista Técnica" energía", 21(1), 153-164.

Martínez, C. R. M. (2024). Comparación de algoritmos de inteligencia artificial para la alerta temprana de inundaciones urbanas. Congreso Internacional de Investigación e Innovación Multidisciplinario 2024.

Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science, 367(6481), 984-986. https://doi.org/10.1126/science.aba3758

OECD (2024). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence (OECD). International legal materials, 59(1), 27-34. https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449

Patiño, J. F. H., Carrascal, B. L. V., Bautista, D. R., & Díaz, N. G. (2023). Impacto transformador de la inteligencia artificial y aprendizaje autónomo en la producción agropecuaria: un enfoque en la sostenibilidad y eficiencia. Formación Estratégica, 7(1), 40-55.

Posadinu, E. (2023). Inteligencia artificial para la prevención de desastres naturales y resolución de problemas ambientales. Un estudio aplicado al archipiélago canario [Tesis de master, Universitat Oberta de Catalunya]. https://openaccess.uoc.edu/handle/10609/147672 [11 de diciembre de 2024].

Ramírez, M. D. R., Benavídes, C. A. M., & Barráez, C. E. G. (2017). Redes neuronales en la predicción de micro-clima, zona de estudio La Hechicera Mérida, Venezuela. Publicaciones en Ciencias y Tecnología, 11(2), 47-61.

Rivière, G., Delanoë, J., Doyle, J. D., Methven, J., Barrell, C., Fearon, M., ... & Wang, X. (2024). The THINICE field campaign: Interactions between arctic cyclones, tropopause polar vortices, clouds, and sea ice in summer. Bulletin of the American Meteorological Society, 105(12), E2330-E2354. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-23-0143.1

Rolnick, D., Donti, P. L., Kaack, L. H., & L. J. (2019). Tackling Climate Change with Machine Learning. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 21(2), 1-4.

https://doi.org/10.1145/3485128

Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson Education Limited.

Sánchez de la Cruz, J. D., Balderramo Vélez, N. R., Llosas Albuerne, Y., & Pico Mera, G. E. (2018). Trascendencia de la generación distribuida (GD) y el uso de las redes inteligentes. Revista de Investigaciones en Energía, Medio Ambiente y Tecnología: RIEMAT, 3(2), 1625. https://doi.org/10.33936/riemat.v3i2.1625

Satish, M., Babu, S. M., Kumar, P. P., Devi, S., & Reddy, K. P. (2023, October). Artificial Intelligence (AI) and the Prediction of Climate Change Impacts. In 2023 IEEE 5th International Conference on Cybernetics, Cognition and Machine Learning Applications (ICCCMLA) (pp. 660-664). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCCMLA58983.2023.10346636

Serale, G., Fiorentini, M., Capozzoli, A., Bernardini, D., & Bemporad, A. (2018). Model predictive control (MPC) for enhancing building and HVAC system energy efficiency: Problem formulation, applications and opportunities. Energies, 11(3), 631. https://doi.org/10.3390/en11030631

Slater, L. J., Arnal, L., Boucher, M.-A., Chang, A. Y.-Y., Moulds, S., Murphy, C., Nearing, G., Shalev, G., Shen, C., Speight, L., Villarini, G., Wilby, R. L., Wood, A., and Zappa, M. (2023). Hybrid forecasting: blending climate predictions with AI models, Hydrol. Earth Syst. Sci., 27, 1865–1889, https://doi.org/10.5194/hess-27-1865-2023

Stone, P., Littman, M. L., Eaton, E., Horvitz, E., Keutzer, K., Letchner, S., & Mitchell, T. (2016). Artificial intelligence and life in 2030: One hundred year study on artificial intelligence: Report of the 2015-2016 study panel. Stanford University. http://ai100.stanford.edu/2016-report [6 de diciembre de 2024].

Torres, I. A. G., León, R. E. C., Espín, W. R. N., & Andrade, J. G. V. (2024). El Uso de la Inteligencia Artificial en un Invernadero. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(4), 910-930. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12331

UNESCO. (2021). Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa [10 de noviembre de 2024].

Wang, Z., Lai, C., Chen, X., Yang, B., Zhao, S., & Bai, X. (2015). Flood hazard risk assessment model based on random forest. Journal of Hydrology, 527, 1130-1141. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.06.008

Yáñez, J. M. S., & Benavides, L. M. (2024). Gestión de residuos sólidos y la inteligencia artificial en el contexto mexicano. Ciencia Nicolaita, (90). https://doi.org/10.35830/cn.vi91.722

Zhang, X., Lindberg, T., Xiong, N., Vyatkin, V., & Mousavi, A. (2017). Cooling energy consumption investigation of data center IT room with vertical placed server. Energy procedia, 105, 2047-2052. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.03.581

Zou, J., & Schiebinger, L. (2018). AI can be sexist and racist—It’s time to make it fair. Nature, 559(7714), 324-326. https://doi.org/10.1038/d41586-018-05707-8

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2026-06-30

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Section

Artículos

How to Cite

Artificial intelligence and climate sustainability: an analysis of its impact and regulation. (2026). BUIYYA TIERRA, 3(5), 31-44. https://doi.org/10.62457/w6gbm618