¿Cómo predecir los efectos del calentamiento global con sistemas basados en inteligencia artificial? #AIforClimate
¿Cómo predecir los efectos del calentamiento global con sistemas basados en inteligencia artificial? Esta fue la pregunta que abordamos en la charla relámpago de la iniciativa global AI for Climate. Te contamos sobre el trabajo que realizamos para contribuir con la preservación del medioambiente y compartimos la charla completa por si te la perdiste.
Uno de los disparadores del trabajo que hacemos en Dymaxion Labs fue la falta de mapeos y de información sobre algunas de las problemáticas más importantes de América Latina y el mundo: desde dónde estaban los asentamientos informales, qué áreas habitables y cultivables eran más susceptibles a sufrir inundaciones y qué zonas habían sido arrasadas por incendios.
En paralelo, también comenzamos a trabajar con temáticas relacionadas al sector agropecuario, uno de los más pujantes de la región. Fue ahí cuando notamos que los efectos del cambio climático no sólo impactaban en cómo vivían las personas -en particular las de menores recursos- sino en cómo se alimentan.
La posibilidad de tener datos actualizados con una buena frecuencia y un bajo costo tenía -y sigue teniendo- un enorme potencial para comenzar a entender y abordar las alteraciones del cambio climático.
Las consecuencias del cambio climático y el calentamiento global ya pueden verse con el ojo humano. En los glaciares, esto se hace bastante evidente. Si miramos fotos de hace unas pocas décadas, podemos observar situaciones dramáticas como estas:
Los incendios forestales, que cada vez son más comunes en distintas partes del mundo, son otro ejemplo de fenómenos difíciles de medir desde la tierra. Cuantificar las superficies quemadas, en combinación con otros sensores de temperatura del aire y la tierra, pueden contribuir en un futuro a prevenir incendios.
Sin embargo, para que esto se convierta en información útil para que gobiernos, ONGs y empresas puedan tomar medidas efectivas es necesario poder hacer mediciones a gran escala y de forma periódica. Eso hoy es posible con imágenes satelitales y poder de cómputo.
La tecnología acompaña pero sabemos que enseñarle a una computadora a hacer esto requiere de ciertos conocimientos específicos. Es por eso que constantemente trabajamos en aplicaciones de código abierto, es decir, accesible para cualquier persona que no necesariamente sepa programar.
Este tipo de políticas open-source no sirve sólamente para no cerrar la información al ámbito científico sino para contribuir a que toda la ciudadanía tenga un mayor acceso a la información y que otras empresas u organizaciones puedan construir conocimiento a partir de nuestros aportes.
Sobre esto y más estuvimos hablando en las Lightning Talks impulsadas por Huawei y organizadas por C-minds, en el marco de la iniciativa global AI for climate. Esta iniciativa explora el uso de las tecnologías más avanzadas hoy en día para la mitigación del riesgo de las crisis ambientales a nivel global así como para activar la economía de las comunidades que se ven afectadas por la pobreza alrededor de las reservas naturales.
Si te la perdiste podés verla aquí:
