{"id":2707,"date":"2023-04-13T03:12:51","date_gmt":"2023-04-13T03:12:51","guid":{"rendered":"https:\/\/twoglass.co\/?p=2707"},"modified":"2023-04-13T03:12:53","modified_gmt":"2023-04-13T03:12:53","slug":"usos-de-la-ia-para-fines-ambientales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/twoglass.co\/en\/usos-de-la-ia-para-fines-ambientales\/","title":{"rendered":"Usos de la IA para fines ambientales"},"content":{"rendered":"<p>Aunque sea divertido usar herramientas de visual computing para crear im\u00e1genes locas (algunas de las de este newsletter las creamos con&nbsp;<a href=\"https:\/\/substack.com\/redirect\/cd104fc3-77c6-4c5f-a723-72ea56af80a3?j=eyJ1IjoiMWgwYm9wIn0.xjlzTBhMMF5-a5mkwg9O2UbvwJl-6E1_BHteubEZIeo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DALL-E<\/a>), la utilidad de la inteligencia artificial va mucho m\u00e1s all\u00e1 de los usos recreativos y puede ser una gran aliada para crear soluciones ambientales. Los potenciales usos son extremadamente variados y dependen de la imaginaci\u00f3n de quienes desarrollan soluciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Debajo intentamos ordenar un poco potenciales usos, agrupando a partir de algunos casos que est\u00e1bamos viendo y sin intentar hacer una taxonom\u00eda exhaustiva del tema:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Monitoreo:<\/strong>&nbsp;la IA combinada con im\u00e1genes satelitales o c\u00e1maras permite supervisar regiones e identificar comportamientos, lo que hace posible por ejemplo&nbsp; identificar patrones de deforestaci\u00f3n, monitorear procesos de regeneraci\u00f3n ambiental, o identificar \u00e1reas para restauraci\u00f3n,controlar especies ex\u00f3ticas, administrar procesos y recursos naturales como cauces h\u00eddricos, etc.;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Optimizaci\u00f3n:<\/strong>&nbsp;por medio del agregado de diversos tipos de datos, se puede usar para hacer m\u00e1s eficiente el uso del agua, optimizar cadenas productivas, ahorrar energ\u00eda en industrias y edificios, y mejorar la movilidad urbana, entre otros;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Predicci\u00f3n:<\/strong>&nbsp;el an\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos y actuales permite la generaci\u00f3n de proyecciones y patrones de comportamiento. Un uso podr\u00eda ser el modelado del curso o de las consecuencias de eventos clim\u00e1ticos extremos como incendios o inundaciones. Esto podr\u00eda ayudar a prevenirlos y mitigar sus consecuencias (sequ\u00edas, inundaciones o ciclones tropicales). Tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a optimizar la generaci\u00f3n, consumo y suministro de energ\u00eda, y el transporte.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Veamos algunos ejemplos. Varios proyectos globales usan&nbsp;<strong>an\u00e1lisis de big data, mapeo digital y robots para ofrecer recomendaciones y hacer m\u00e1s eficiente y sustentable la administraci\u00f3n de producciones agr\u00edcolas<\/strong>:&nbsp;<a href=\"https:\/\/substack.com\/redirect\/ed2cee27-14b4-41a5-8cfb-1ad25731cb07?j=eyJ1IjoiMWgwYm9wIn0.xjlzTBhMMF5-a5mkwg9O2UbvwJl-6E1_BHteubEZIeo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">The Yield<\/a>,&nbsp;<a href=\"https:\/\/substack.com\/redirect\/3537d182-e8f9-4507-9a3b-613a202ddfc2?j=eyJ1IjoiMWgwYm9wIn0.xjlzTBhMMF5-a5mkwg9O2UbvwJl-6E1_BHteubEZIeo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Verdant Robotics<\/a>,&nbsp;<a href=\"https:\/\/substack.com\/redirect\/d7a4eebb-a07e-4e2f-a4df-3b6c569d8950?j=eyJ1IjoiMWgwYm9wIn0.xjlzTBhMMF5-a5mkwg9O2UbvwJl-6E1_BHteubEZIeo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Trace Genomics<\/a>,&nbsp;<a href=\"https:\/\/substack.com\/redirect\/0568479d-68ca-4f16-b40c-c5614cc72893?j=eyJ1IjoiMWgwYm9wIn0.xjlzTBhMMF5-a5mkwg9O2UbvwJl-6E1_BHteubEZIeo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">CropX<\/a>&nbsp;o&nbsp;<a href=\"https:\/\/substack.com\/redirect\/baa1fe01-3084-4ce8-a6bb-a52b666c9898?j=eyJ1IjoiMWgwYm9wIn0.xjlzTBhMMF5-a5mkwg9O2UbvwJl-6E1_BHteubEZIeo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kilimo<\/a>&nbsp;son algunos de ellos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>En este \u00e1mbito trabaja Ana Indart, co-founder y CEO de&nbsp;<a href=\"https:\/\/substack.com\/redirect\/6a2b2cd9-7562-4735-9f9a-0772124bbfa6?j=eyJ1IjoiMWgwYm9wIn0.xjlzTBhMMF5-a5mkwg9O2UbvwJl-6E1_BHteubEZIeo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Elytron<\/a><\/strong>, que desarrolla insumos biol\u00f3gicos para el agro. \u201cDentro de Elytron, donde una de las componentes es estudiar los microorganismos, sabemos que hay millones de a\u00f1os de evoluci\u00f3n e incalculables relaciones biol\u00f3gicas, m\u00e1s a\u00fan cuando tratamos de vincular estos microorganismos con determinados targets como pueden ser los insectos, algo que entra dentro de una compleja coevoluci\u00f3n. La inteligencia artificial es una herramienta sumamente poderosa que nos permite a trav\u00e9s de algoritmos, modelos y regresiones, encontrar asociaciones entre fuentes de datos muy dis\u00edmiles como la biolog\u00eda cl\u00e1sica, la gen\u00f3mica y la formulaci\u00f3n, y el comportamiento ambiental que tendr\u00e1n. Estos componentes de Machine Learning nos permiten potenciar mucho nuestro proyecto, sobre todo acortando procesos emp\u00edricos y alimentando el valor predictivo de nuestra plataforma\u201d, explica. \u201cLas herramientas de Deep Learning nos permiten tomar conocimiento de nuevas interacciones, producto del aprendizaje de estos modelos. Todo este bagaje de herramientas nos permite traccionar el conocimiento del equipo y no simplemente los datos, y generar nuevo conocimiento\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro proyecto orientado al uso de IA en el agro es el incipiente Eiruinnova, de Fernanda Santiba\u00f1ez Ossa y Lucas Garibaldi, seleccionado para participar del programa SF Build Fall del fondo SF500. \u201cNuestro proyecto comprende un modelo ecol\u00f3gico espacialmente expl\u00edcito de polinizaci\u00f3n de cultivos por abejas de miel. Utilizamos t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para simular y predecir la distribuci\u00f3n y abundancia de abejas en un cultivo determinado\u201d, cuenta Santiba\u00f1ez Ossa. \u201cEstamos usando t\u00e9cnicas de Machine Learning para modelar la distribuci\u00f3n de especies en funci\u00f3n de variables ambientales y de paisaje. Estos modelos pueden incorporar datos espaciales, como la conectividad de h\u00e1bitats y la configuraci\u00f3n del paisaje, para predecir c\u00f3mo los cambios en el uso del suelo o la fragmentaci\u00f3n del h\u00e1bitat afectar\u00e1n el servicio de polinizaci\u00f3n, permiti\u00e9ndonos dise\u00f1ar pr\u00e1cticas de manejo adecuadas para enfrentar estas dificultades\u201d.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cLa IA es una herramienta valiosa para abordar problemas ambientales y mejorar la gesti\u00f3n de los recursos naturales. Sin embargo, como seres humanos en general, y como cient\u00edficos en particular, seguiremos agregando valor donde las m\u00e1quinas no pueden, por ejemplo: la empat\u00eda, el sentido com\u00fan, entre otras cosas, clave para la toma de decisiones\u201d, agrega Santiba\u00f1ez.<\/p>\n\n\n\n<p>Articulo tomado de Pulso by Antom <a href=\"https:\/\/pulsobyantom.substack.com\/\">Pulso by Antom.la | ruben@antom.la | Substack<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aunque sea divertido usar herramientas de visual computing para crear im\u00e1genes locas (algunas de las de este newsletter las creamos con&nbsp;DALL-E), la utilidad de la inteligencia artificial va mucho m\u00e1s all\u00e1 de los usos recreativos y puede ser una gran aliada para crear soluciones ambientales. 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