{"id":4069,"date":"2019-02-22T11:36:06","date_gmt":"2019-02-22T10:36:06","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/inteligencia-artificial-para-ayudar-a-salvar-el-planeta\/"},"modified":"2021-03-14T19:05:33","modified_gmt":"2021-03-14T18:05:33","slug":"inteligencia-artificial-para-ayudar-a-salvar-el-planeta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/tecnologia\/inteligencia-artificial-para-ayudar-a-salvar-el-planeta","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial para ayudar a salvar el planeta"},"content":{"rendered":"

\u201cQuiero salvar la Tierra\u201d, dice con naturalidad Wee Hyong Tok<\/strong>, un cient\u00edfico de datos con pasi\u00f3n por los n\u00fameros, una gran fe en la tecnolog\u00eda y una misi\u00f3n que har\u00eda palidecer incluso a algunos superh\u00e9roes. \u201cEsto parece una afirmaci\u00f3n muy atrevida. Pero creo firmemente que la Inteligencia Artificial<\/strong> (IA) puede jugar un papel importante en el seguimiento de la salud de nuestro planeta\u201d.<\/p>\n

Nacido y educado en Singapur<\/strong>, Wee Hyong ha sido un hombre de datos y un experto en tecnolog\u00eda durante toda su vida laboral, primero en el \u00e1mbito acad\u00e9mico y, m\u00e1s tarde, con Microsoft<\/strong> en China y Estados Unidos, donde ayud\u00f3 a crear innovadores productos en la nube.<\/p>\n

Desde hace m\u00e1s de un a\u00f1o, Wee dirige un equipo de investigaci\u00f3n global de vanguardia para AI for Earth<\/a>, una iniciativa de Microsoft de cinco a\u00f1os y 50 millones de d\u00f3lares, que apoya a grupos e investigadores medioambientales. Juntos est\u00e1n abordando algunos de los problemas m\u00e1s dif\u00edciles del mundo gracias al inmenso potencial de la IA, el machine learning y la nube.<\/p>\n

En una entrevista reciente durante una visita r\u00e1pida a Singapur, Wee Hyong resumi\u00f3 el desaf\u00edo: \u00abVivimos en el planeta Tierra, y sin embargo sabemos muy poco sobre \u00e9l\u00bb<\/strong><\/em>.<\/span><\/p>\n

Tenemos un tiempo limitado para aprender a conservar sus recursos. Los suministros de agua dulce est\u00e1n siendo peligrosamente sobreexplotados. La tierra se est\u00e1 agotando y degradando para producir m\u00e1s alimentos para una poblaci\u00f3n cada vez m\u00e1s numerosa<\/strong>. Miles de especies se est\u00e1n extinguiendo r\u00e1pidamente a medida que sus h\u00e1bitats desaparecen bajo una nube de contaminaci\u00f3n producto de una industrializaci\u00f3n fren\u00e9tica. Los oc\u00e9anos se est\u00e1n ahogando en pl\u00e1sticos y el clima, cargado de carbono, est\u00e1 cambiando. Las cosas que son vitales para nuestra existencia est\u00e1n amenazadas y, si desaparecen, es muy probable que nunca regresen.<\/p>\n

EL PAPEL DE LA I.A.<\/strong><\/span><\/p>\n

La Inteligencia Artificial <\/a>puede desempe\u00f1ar un papel clave en la vigilancia de la salud de nuestro planeta. Cuando escuchamos este tipo de cosas, la mayor\u00eda de nosotros tendemos a encogernos de hombros sin saber qu\u00e9 hacer. Dichos problemas parecen demasiado grandes, demasiado complicados y demasiado alarmantes para solucionarlos. Pero Wee Hyong y sus colegas de AI for Earth y Microsoft Research<\/strong> est\u00e1n convencidos de que las soluciones pueden llegar en el momento actual, si se ponen en marcha los datos, la tecnolog\u00eda y la imaginaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cSoy un optimista\u201d, afirm\u00f3 antes de describir las complejidades t\u00e9cnicas que rodean la investigaci\u00f3n de su equipo. \u201cPodemos aprender a aprovechar la IA para resolver algunos de los retos de sostenibilidad que se le presentan a la humanidad hoy en d\u00eda.\u201d<\/p>\n

Resumiendo, AI for Earth tiene como objetivo crear soluciones sostenibles<\/strong> en cuatro \u00e1reas que son clave para la salud del planeta y el futuro de la humanidad: la agricultura, el agua, la biodiversidad y el cambio clim\u00e1tico.
Wee Hyong se\u00f1ala con orgullo algunos de los primeros avances. El proyecto Farm Beats<\/strong> es pionero en una nueva agricultura basada en datos para guiar a los agricultores de la India<\/strong> y los Estados Unidos<\/strong> sobre d\u00f3nde y cu\u00e1ndo plantar cultivos para obtener el mayor rendimiento.<\/p>\n

Igualmente impresionantes son los avances que se est\u00e1n realizando en la cartograf\u00eda de la superficie terrestre, que tradicionalmente es una labor costosa y lenta que resulta esencial para la gesti\u00f3n del medio ambiente y la conservaci\u00f3n de la precisi\u00f3n.<\/p>\n

Recientemente, todo Estados Unidos fue mapeado por algoritmos de machine learning<\/strong> que procesaron cerca de 200 millones de im\u00e1genes a\u00e9reas en poco m\u00e1s de 10 minutos. Hecho de la manera tradicional, un proyecto de este tipo habr\u00eda llevado muchos meses y costado una fortuna. Desplegada a nivel mundial y local, esta nueva forma de cartografiar<\/strong> podr\u00eda revolucionar la forma en que mitigamos los efectos de la urbanizaci\u00f3n, la contaminaci\u00f3n, la deforestaci\u00f3n e incluso los desastres naturales.<\/p>\n

SALVAR A LOS ANIMALES<\/strong><\/span><\/p>\n

Las especies en peligro de extinci\u00f3n<\/strong> tambi\u00e9n tienen nuevas esperanzas. Tradicionalmente, los analistas examinan miles de im\u00e1genes tomadas desde sat\u00e9lites, drones o c\u00e1maras trampa en la naturaleza para estudiar el alcance, las poblaciones y los comportamientos de los animales<\/strong> que de otra manera ser\u00edan raramente observados por los seres humanos. Es un trabajo laborioso que requiere tiempo, habilidad y concentraci\u00f3n. \u201cIntentad ver una manada de cebras en la sabana africana desde una imagen de sat\u00e9lite\u201d, apunt\u00f3 Wee Hyong. \u201cNo es f\u00e1cil.\u201d<\/p>\n

Ahora, los ordenadores pueden asumir este papel gracias a t\u00e9cnicas de deep learning<\/strong><\/em> que les permiten dar sentido a los miles de p\u00edxeles de una imagen. Esto est\u00e1 liberando a los cient\u00edficos para poder avanzar a\u00fan m\u00e1s en sus investigaciones. Es m\u00e1s, ya est\u00e1 a\u00f1adiendo conocimientos inestimables sobre los leopardos de las nieves en Kirguist\u00e1n, en Asia Central, y sobre la disminuci\u00f3n de la poblaci\u00f3n de elefantes en el Congo, en \u00c1frica, donde AI tambi\u00e9n est\u00e1 acostumbrada a luchar contra el doble problema que supone la caza furtiva y el comercio de marfil.<\/p>\n

Project Premonition<\/strong> utiliza insectos como \u201cbi\u00f3logos de campo\u201d. El proyecto emplea la IA <\/a>para analizar la sangre que los mosquitos extraen de los animales a trav\u00e9s de un ecosistema para obtener datos valiosos. Para lograrlo, AI for Earth<\/strong> est\u00e1 desarrollando z\u00e1nganos que localizan de forma aut\u00f3noma los puntos cr\u00edticos de mosquitos, trampas rob\u00f3ticas para recolectar espec\u00edmenes, gen\u00f3mica a escala de nube y los algoritmos de machine learning para identificar a cada animal que ha sido picado.<\/p>\n

El auge de la nube inteligente<\/strong> y la capacidad de desplegar modelos de machine learning<\/em> hasta los propios dispositivos desplegados est\u00e1 acelerando y permitiendo nuevas y fascinantes posibilidades de estudiar y salvar la vida salvaje desde los rincones m\u00e1s remotos de la Tierra hasta los solares de las afueras de la ciudad.<\/p>\n

DEL LABORATORIO AL MUNDO REAL<\/strong><\/span><\/p>\n

El empe\u00f1o puesto en la investigaci\u00f3n es valioso por s\u00ed mismo, pero el verdadero beneficio se obtiene cuando se materializan soluciones que dejan el laboratorio para desplegarse en el mundo real<\/strong>. Es aqu\u00ed donde brilla la motivaci\u00f3n de Wee Hyong: quiere que sus dos hijos -y todos los ni\u00f1os del mundo- disfruten de un mundo en mejores condiciones. Lo mismo ocurre con su equipo de cient\u00edficos de datos e ingenieros de software que dejaron puestos importantes y exitosos en el desarrollo de productos comerciales para unirse a AI for Hearth<\/strong>.<\/p>\n

\u201cTodas las personas que acudieron a una entrevista de trabajo expresaron su deseo de poder decirles a sus hijos y a sus familias que estaban sirviendo a un prop\u00f3sito m\u00e1s elevado<\/strong>. Va m\u00e1s all\u00e1 de la tecnolog\u00eda. Trasciende a las nuevas t\u00e9cnicas y enfoques de deep learning. Quieren decirles a sus hijos que est\u00e1n tratando de salvar la Tierra<\/strong>\u201d.<\/p>\n

* Art\u00edculo de Geoff Spencer<\/em> \/ Microsoft Prensa<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u201cQuiero salvar la Tierra\u201d, dice con naturalidad Wee Hyong Tok, un cient\u00edfico de datos con pasi\u00f3n por los n\u00fameros, una gran fe en la tecnolog\u00eda y una misi\u00f3n que har\u00eda palidecer incluso a algunos superh\u00e9roes. \u201cEsto parece una afirmaci\u00f3n muy atrevida. 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