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La Inteligencia Artificial no sólo está cambiando la manera en la que entendemos la realidad, sino que ahora quiere ayudarnos a salvar el planeta. En este artículo vamos a presentaros algunos de los proyectos que forman parte del programa “AI for Earth” que pretende acabar con los problemas que amenazan nuestro planeta.
 

AI for Earth

Un conjunto de proyectos promovidos por la alianza de Microsoft y National Geographic bajo el nombre de “AI for Earth” busca dar soluciones basadas en Inteligencia Artificial a problemas que amenazan nuestro medio ambiente en ámbitos como la agricultura, la biodiversidad o el cambio climático, poniendo al alcance de ONGs y universidades toda la información aprendida.

El papel que está desempeñando la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en estos proyectos es clave.
 

Project Premonition

Muchas de las enfermedades que sufre el hombre se contagian a través de las picaduras de los mosquitos, sobre todo en zonas en vías de desarrollo. Este proyecto, llamado “Project Premonition”, tiene como objetivo ayudar a erradicar enfermedades como la malaria, el zika o el ébola, controlando y analizando los principales responsables de los contagios, que son los mosquitos.

En una primera fase, se utilizan drones autónomos para localizar zonas propicias para la existencia de mosquitos, analizando para ello las imágenes que toman sus cámaras. Una vez determinadas estas zonas, se procede a instalar trampas para capturar a los mosquitos. Dichas trampas atraen a los insectos hacia ellas y, mediante el análisis del movimiento de sus alas, determinan si realmente se trata de mosquitos o de otros insectos. El Machine Learning cobra en esta etapa una especial importancia, puesto que permite a la trampa aprender de sus errores y mejorar su algoritmo de reconocimiento. Por último, se realiza un análisis del material genético de los especímenes capturados, así como de la sangre que contienen, utilizando para ello la potencia que ofrece Azure en procesos de Inteligencia Artificial y aprendizaje automatizado, y transformando cada mosquito en gigabytes de información sobre los que poder localizar todos los posibles patógenos deseados.
 

FarmBeats

Con la población mundial en continuo aumento, la necesidad de producir alimentos es cada vez mayor. Por desgracia, los recursos necesarios para ello no van en aumento. Necesitamos aprovechar al máximo cada recurso, y para entender el uso que hacemos de los mismos es de vital importancia la información sobre el cómo, el cuánto y, especialmente, el beneficio obtenido por cada recurso.

Mediante el proyecto “FarmBeats”, la enorme cantidad de datos obtenidos por multitud de sensores ubicados en drones, tractores, suelo y/o cámaras se envía a ordenadores donde los nuevos algoritmos de aprendizaje automático, que corren sobre Azure Internet of Things (IoT) Edge, procesan y analizan los datos con la finalidad de determinar la cantidad de agua y fertilizante óptima para cada cultivo, reduciendo así el impacto medioambiental.
 

Land Cover Mapping

Desarrollado inicialmente para la bahía de Chesapeake, este proyecto busca conseguir un mejor mapeado y una clasificación de la corteza terrestre con el fin de evaluar el impacto que tienen las intervenciones humanas, desastres climáticos, calentamiento global, etc.

Mediante el uso de Azure y las herramientas de Deep Learning Microsoft Cognitive Toolkit, se crean mapas de muy alta resolución (hasta un metro de precisión) sobre los cuales se aplican algoritmos capaces de identificar y clasificar cada elemento presente en los mismos. Estos algoritmos han sido entrenados mediante el uso de máquinas virtuales con gran potencia de procesado GPU para así acelerar el entrenamiento mediante imágenes con el objetivo de identificar edificios, árboles, lagos, etc.

La aplicación de esta tecnología supone un avance importante para el análisis de datos de la cubierta terrestre en tiempo real. Gracias a ella, actualmente el proyecto Brainwave es capaz de procesar cerca de 20 terabytes de fotografías satelitales terrestres en poco más de 10 minutos. Estos nuevos mapas de alta resolución permitirán a los científicos evaluar los daños y cambios que sufre nuestro entorno de una manera más eficaz y precisa.
 

Conclusiones

Todas estas iniciativas constituyen un claro ejemplo del potencial de las nuevas tecnologías basadas en Inteligencia Artificial y aprendizaje automático. Se busca integrar sensores y dispositivos capaces de recoger toda la información posible del mundo que nos rodea y enviarlos a plataformas como Azure, donde se encuentran numerosos procesos y modelos de Inteligencia Artificial capaces no sólo de comprender y analizar todos esos datos, sino también de aprender de ellos.

Todo el valor y experiencia que brindan estas nuevas herramientas están al alcance de todas las personas y empresas que busquen una transformación digital real y dotar a sus proyectos de un valor diferenciador. Los ámbitos sobre los que se pueden aplicar estas herramientas y conocimientos son muy diversos, haciendo que prácticamente cualquier empresa pueda obtener nueva información predictiva que le ayude en la toma de decisiones.
 
 
 
 
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