AI for Earth: Ayudar a salvar el planeta a través de la ciencia de datos

Microsoft - AI for Earth

Por Geoff Spencer

Wee Hyong Tok es un científico de datos con pasión por los números, una gran fe en la tecnología y una misión que haría palidecer incluso a algunos superhéroes.

«Quiero salvar la Tierra», dijo con naturalidad. «Esto parece una afirmación muy atrevida. Pero, creo firmemente que la Inteligencia Artificial (IA) puede jugar un papel importante en el seguimiento de la salud de nuestro planeta».

Nacido y educado en Singapur, Wee Hyong ha sido un hombre de datos y un experto en tecnología durante toda su vida laboral, primero en el ámbito académico y, más tarde, con Microsoft en China y Estados Unidos, donde ayudó a crear innovadores productos en la nube.

Desde hace más de un año, Wee dirige un equipo de investigación global de vanguardia para AI for Earth, una iniciativa de Microsoft de cinco años y 50 millones de dólares, que apoya a grupos e investigadores medioambientales. Juntos están abordando algunos de los problemas más difíciles del mundo gracias al inmenso potencial de la IA, el machine learning y la nube.

Wee Hyong Tok
Wee Hyong Tok, responsable de Ciencia de Datos, IA e Investigación.

En una entrevista reciente durante una visita rápida a Singapur, Wee Hyong resumió el desafío: Vivimos en el planeta Tierra, y sin embargo sabemos muy poco sobre él.

Tenemos un tiempo limitado para aprender a conservar sus recursos. Los suministros de agua dulce están siendo peligrosamente sobreexplotados. La tierra se está agotando y degradando para producir más alimentos para una población cada vez más numerosa. Miles de especies se están extinguiendo rápidamente a medida que sus hábitats desaparecen bajo una nube de contaminación producto de una industrialización frenética. Los océanos se están ahogando en plásticos y el clima, cargado de carbono, está cambiando. Las cosas que son vitales para nuestra existencia están amenazadas y, si desaparecen, es muy probable que nunca regresen.

La Inteligencia Artificial puede desempeñar un papel clave en la vigilancia de la salud de nuestro planeta.

Cuando escuchamos este tipo de cosas, la mayoría de nosotros tendemos a encogernos de hombros sin saber qué 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 están convencidos de que las soluciones pueden llegar en el momento actual, si se ponen en marcha los datos, la tecnología y la imaginación.

«Soy un optimista», afirmó antes de describir las complejidades técnicas que rodean la investigación de su equipo. «Podemos aprender a aprovechar la IA para resolver algunos de los retos de sostenibilidad que se le presentan a la humanidad hoy en día.»

Leopardo de las nieves
El escurridizo y amenazado Leopardo de las Nieves de Asia. Foto: Peter Bolliger.

Resumiendo, AI for Earth tiene como objetivo crear soluciones sostenibles en cuatro áreas que son clave para la salud del planeta y el futuro de la humanidad: la agricultura, el agua, la biodiversidad y el cambio climático.

Wee Hyong señala con orgullo algunos de los primeros avances. El proyecto Farm Beats es pionero en una nueva agricultura basada en datos para guiar a los agricultores de la India y los Estados Unidos sobre dónde y cuándo plantar cultivos para obtener el mayor rendimiento.

Igualmente impresionantes son los avances que se están realizando en la cartografía de la superficie terrestre, que tradicionalmente es una labor costosa y lenta que resulta esencial para la gestión del medio ambiente y la conservación de la precisión. Recientemente, todo Estados Unidos fue mapeado por algoritmos de machine learning que procesaron cerca de 200 millones de imágenes aéreas en poco más de 10 minutos. Hecho de la manera tradicional, un proyecto de este tipo habría llevado muchos meses y costado una fortuna. Desplegada a nivel mundial y local, esta nueva forma de cartografiar podría revolucionar la forma en que mitigamos los efectos de la urbanización, la contaminación, la deforestación e incluso los desastres naturales.

Las especies en peligro de extinción también tienen nuevas esperanzas. Tradicionalmente, los analistas examinan miles de imágenes tomadas desde satélites, drones o cámaras trampa en la naturaleza para estudiar el alcance, las poblaciones y los comportamientos de los animales que de otra manera serían raramente observados por los seres humanos. Es un trabajo laborioso que requiere tiempo, habilidad y concentración. «Intentad ver una manada de cebras en la sabana africana desde una imagen de satélite», apuntó Wee Hyong. «No es fácil.»

Cebras en la Sabana Africana
Imágenes de cebras en la sabana africana. Foto: Cortesía de Save The Elephants.

Ahora los ordenadores pueden asumir este papel gracias a técnicas de deep learning que les permiten dar sentido a los miles de píxeles de una imagen. Esto está liberando a los científicos para poder avanzar aún más en sus investigaciones. Es más, ya está añadiendo conocimientos inestimables sobre los leopardos de las nieves en Kirguistán, en Asia Central, y sobre la disminución de la población de elefantes en el Congo, en África, donde AI también está acostumbrada a luchar contra el doble problema que supone la caza furtiva y el comercio de marfil.

Project Premonition utiliza insectos como «biólogos de campo». El proyecto emplea la IA para analizar la sangre que los mosquitos extraen de los animales a través de un ecosistema para obtener datos valiosos. Para lograrlo, AI for Earth está desarrollando zánganos que localizan de forma autónoma los puntos críticos de mosquitos, trampas robóticas para recolectar especímenes, genómica a escala de nube y los algoritmos de machine learning para identificar a cada animal que ha sido picado.

El auge de la nube inteligente y la capacidad de desplegar modelos de machine learning hasta los propios dispositivos desplegados está acelerando y permitiendo nuevas y fascinantes posibilidades de estudiar y salvar la vida salvaje desde los rincones más remotos de la Tierra hasta los solares de las afueras de la ciudad.

Elefantes africanos frente al Kilimanjaro
Elefantes africanos frente al monte Kilimanjaro. Foto cortesía de: WWF © Bea Binka.

El empeño puesto en la investigación es valioso por sí mismo, pero el verdadero beneficio se obtiene cuando se materializan soluciones que dejan el laboratorio para desplegarse en el mundo real. Es aquí donde brilla la motivación de Wee Hyong: quiere que sus dos hijos -y todos los niños del mundo- disfruten de un mundo en mejores condiciones. Lo mismo ocurre con su equipo de científicos de datos e ingenieros de software que dejaron puestos importantes y exitosos en el desarrollo de productos comerciales para unirse a AI for Hearth.

«Todas 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 propósito más elevado. Va más allá de la tecnología. Trasciende a las nuevas técnicas y enfoques de deep learning. Quieren decirles a sus hijos que están tratando de salvar la Tierra».

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