Inteligencia artificial al servicio de la investigación del impacto del cambio climático

La inteligencia artificial se pone al servicio de la investigación del impacto del cambio climático en aras del medioambiente. IBM y el Centro Marshall de Vuelos Espaciales de la NASA han anunciado hoy una colaboración para utilizar la inteligencia artificial (IA) de la tecnológica para descubrir nuevos conceptos dentro en el enorme volumen de datos científicos geoespaciales y de la Tierra que maneja la agencia federal. Así, el trabajo conjunto aplicará de manera pionera la tecnología del modelo fundacional de IA a los datos satelitales de observación de la Tierra de la NASA.

¿Qué son los modelos fundacionales?

Los modelos fundacionales son tipos de modelos de IA que se entrenan en un amplio conjunto de datos no etiquetados y que se pueden usar para diferentes tareas o para aplicar información de una situación a otra. Estos modelos han avanzado rápidamente en el campo de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en los últimos cinco años; y en este sentido cabe  destacar el rol de IBM como una de las compañías referentes en aplicaciones de modelos básicos más allá de las fronteras del lenguaje.

"La belleza de los modelos fundacionales es que potencialmente se pueden usar para muchas aplicaciones posteriores"

 

Rahul Ramachandran, científico investigador del Centro Marshall de Vuelos Espaciales de la NASA

Extraer el valor adicional de la información

Las observaciones de la Tierra que permiten a los científicos estudiar y monitorizar el planeta se están recopilando a un ritmo y volumen sin precedentes. En este sentido, se requieren enfoques nuevos e innovadores para extraer conocimiento de estos vastos recursos de datos. Por tanto, el objetivo de este trabajo es proporcionar a los investigadores una manera más fácil de analizar y extraer información de estos grandes conjuntos de datos. La tecnología del modelo fundacional de IBM tiene el potencial de acelerar el descubrimiento y análisis de estos datos para avanzar rápidamente en la comprensión científica de la Tierra y dar respuesta a los problemas relacionados con el clima.

"Los modelos fundacionales han demostrado ser exitosos en el procesamiento del lenguaje natural. Es hora de expandirlo a nuevos dominios y modalidades importantes para los negocios y la sociedad"

 

Raghu Ganti, investigador principal de IBM

Así, la alianza refrendada planea desarrollar diversas tecnologías para extraer información de las observaciones de la Tierra. Uno de los proyectos entrenará un modelo básico de inteligencia geoespacial de IBM en el conjunto de datos Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS), un registro de la superficie terrestre y los cambios en el uso de la tierra capturados por los satélites en órbita terrestre. Al analizar los petabytes de datos satelitales para identificar cambios en la huella geográfica de fenómenos como desastres naturales, rendimientos cíclicos de cultivos y hábitats de vida silvestre, esta tecnología ayudará a los investigadores a proporcionar un análisis crítico de los sistemas ambientales de nuestro planeta.

Literatura especializada

Se espera que esta colaboración también dé como resultado un corpus de literatura de ciencias de la Tierra que se pueda buscar fácilmente. En este sentido la tecnológica ha desarrollado un modelo de PNL entrenado con casi 300.000 artículos de revistas de ciencias de la Tierra para organizar la literatura y facilitar el descubrimiento de nuevos conocimientos. Contiene una de las mayores cargas de trabajo de IA entrenadas en el software de Red Hat OpenShift hasta la fecha. Así, más allá de proporcionar un recurso a los investigadores, el nuevo modelo de lenguaje para las ciencias de la Tierra podría infundirse en los procesos de gestión y administración de datos científicos de la NASA.