Los guerreros verdes de la India reciben subsidios de AI for Earth de Microsoft para habilitar un futuro sustentable

Desde severas sequías en Maharastra a las devastadoras inundaciones en Kerala. Desde cegadoras tormentas de arena en Nueva Delhi a la posibilidad real de que Bangalore se quede sin agua en los próximos años. Voltear y sin importar en qué parte del país se resida, encontrarán que los efectos de la actividad humana en el clima, los recursos naturales y la biodiversidad han ascendido hasta convertirse en un reto apremiante que requiere acción urgente.

“En la actualidad, más de un cuarto de los 7.6 mil millones de personas en el mundo publican acerca de sus vidas en redes sociales por lo menos una vez al mes. Esta información es alimentada en algoritmos que ligan gente, productos o servicios. Sin embargo, cuando se trata de entender el mundo natural, en esencia volamos a ciegas”, comentó Lucas Joppa, jefe ambiental en Microsoft.

Especialistas alrededor del mundo batallan para predecir los retos inmediatos, a corto y a largo plazo, relacionados con el cambio climático porque o no cuentan con los datos necesarios o en caso de que los tengan, no cuentan con algoritmos poderosos para convertirlos en información de valor que permita tomar acciones.

“Una de las más grandes ironías en la época actual es que por lo general pedimos a aquellos que tienen menos que hagan más. Y, estos pueden ser organizaciones no lucrativas o departamentos universitarios o agencias de gobierno con pocos fondos que representan al medio ambiente y de manera consistente tienen presupuestos ajustados”, agregó Joppa.

A través de AI for Earth, Microsoft democratiza el acceso a IA para todas aquellas personas que quieran contribuir a proteger los recursos naturales del planeta en las cuatro áreas clave del cambio climático, agricultura, biodiversidad, y agua, para habilitar un futuro más sustentable. El programa de 5 años y 50 millones de dólares brinda acceso a la nube y a herramientas de IA, oportunidades para educación y entrenamiento en IA, mentorías e inversiones en soluciones innovadoras y escalables.

Durante 2017, AI for Earth ayudó a cerca de 147 proyectos de sustentabilidad en más de 45 países. De los 16 beneficiarios del subsidio en Asia, casi la mitad son de India. Organizaciones no lucrativas, organizaciones de investigación, y comunidades de toda la nación han dado un paso adelante para crear soluciones innovadoras para algunos de los problemas ambientales más constantes. Les presentamos a los guerreros verdes de la India que han recibido el subsidio AI for Earth este año:

Proteger la única y rica biodiversidad de la región noreste de la India

Desde el gibón Hoolock al langur de Paire, la región noreste de la India es hogar de alguna de la flora y fauna más rara del mundo. Poco ha sido documentado acerca de la rica biodiversidad de la región, lo que obstaculiza cualquier esfuerzo de conservación. Ahora, un equipo de científicos en la Fundación Ashoka para la Investigación en Ecología y Medio Ambiente en Bangalore (ATREE, por sus siglas en inglés) quiere cambiar esto con IA.

Con un doctorado en el campo de la estimación de existencias de carbono forestal urbano, el doctor Muneeswaran Mariappan, trabaja junto con un grupo de investigadores de campo en Laboratorio de Ecoinformática de ATREE. El laboratorio es una organización de investigación geoespacial dedicada a la conservación de la biodiversidad y al desarrollo sustentable. Armado con imágenes satelitales detalladas de la región y el subsidio de AI for Earth, el equipo cree que las herramientas habilitadas por IA le ayudarán a recolectar, documentar y analizar datos de biorecursos que nunca habían sido capturados.

El doctor Mariappan cree que el complicado terreno de la región ha evitado catalogar estos datos hasta el momento. Los datos son limitados porque muchos de ellos son recolectados y analizados de manera manual. “El aprendizaje automático y la visión de cómputo pueden impulsar nuestros esfuerzos de mapear y catalogar el único y lleno de recursos ecosistema del noreste de India”, comentó.

Con un algoritmo de IA entrenado, el equipo espera clasificar las áreas urbanas y rurales, identificar la cubierta forestal, lechos de ríos y otros cuerpos acuíferos a través de imágenes satelitales, y crear un mapa de red preciso para la región. El equipo espera aplicar la visión de cómputo para crear un conjunto completo de datos de la biodiversidad en la región para ayudar a los legisladores y comunidades locales a tomar decisiones económicas, ecológicas y de infraestructura, mejor informadas.

“No puedes salvar un ecosistema si no lo entiendes por completo”, exclamó el doctor Mariappan. “Ahí es donde nuestros datos, junto con los recursos de IA de Microsoft, pueden ayudar”.

Rastrear la población de monos en áreas urbanas a través de reconocimiento de imagen impulsado por IA

La población de monos en la zona urbana de la India ha estado fuera de control en los años recientes. Tan sólo Nueva Delhi, capital de la India, reporta a diario por lo menos cinco casos de mordeduras de monos que pueden causar rabia y ser fatales. Se estima que 7 mil monos rondan las calles de la capital, dañan propiedad pública y atacan a la gente. Debido a que su hábitat natural se ha reducido por la urbanización, las autoridades luchan para evitar los ataques de los monos.

Manejar el crecimiento de la población es crítico. En la actualidad, no hay manera de identificar a qué monos se les ha aplicado control de natalidad o han sido esterilizados sin un manejo adicional como un tatuaje de un código o incrustarles un microchip. Ankita Shukla, estudiante de doctorado en el Instituto Indraprastha de Tecnologías de la Información en Delhi (IIIT Delhi), busca utilizar visión de cómputo como una alternativa no invasiva para identificar y rastrear monos ya que es más seguro y menos estresante para los animales, así como para los humanos.

Shukla, nativa de un pequeño pueblo cerca de Lucknow, trabajó antes con el Instituto de Vida Salvaje de la India en un proyecto para clasificar tigres en peligro en una reserva natural a través de aprendizaje automático y algoritmos de reconocimiento distancia-objeto. Ella quiere combinar su experiencia en monitoreo de vida salvaje con aprendizaje automático para crear un solución tangible para los problemas con los monos en las ciudades.

Ha creado una aplicación habilitada por IA que puede ayudar a la comunidad a etiquetar monos en fotografías y subirlas a la nube donde las autoridades pueden rastrear el crecimiento, historial de vacunación y movimientos de la población de monos. “Con una vista de pájaro de la población de monos, podemos desplegar contraceptivos de manera más eficientes”, comentó. “Entrenar a una red neural profunda con reconocimiento de imagen para identificar un mono y su especie, y si ya fue esterilizado podría encaminarse hacia la resolución de esta crisis”, agregó Shukla.

Después de hacer equipo con Saket Anand, profesor en IIIT Delhi, ella presentó la idea al panel de AI for Earth a inicios de 2018. El equipo planea aprovechar la plataforma de Microsoft Azure para el poder de procesamiento requerido para entrenar al modelo de IA.

“Los recursos y asistencia técnica de Microsoft nos ayudaron a desarrollar una en verdad útil aplicación”, comentó Shukla. “Ahora tratamos de llevar las cosas al siguiente nivel para poder encontrar una solución a la amenaza de los monos de una manera científica y humana”.

Reducir pérdida de energía y emisiones de carbono a través de medición inteligente de analítica de datos

A través de India, las empresas locales de servicios públicos envían a los empleados a leer los medidores de los hogares y recolectar datos de consumo para generar las facturas mensuales de electricidad. Archana Chaudhari cree que los medidores inteligentes con una capa de aprendizaje automático en la parte superior no sólo permitirá a las compañías de servicios públicos a monitorear el uso de energía en tiempo real, también les ayudará a optimizar el proceso de distribución de energía y reducir las emisiones de carbono. Ella quiere combinar los medidores inteligentes, el almacenamiento en la nube y el análisis de datos algorítmicos para desbloquear la eficiencia en la red nacional energética.

Los antecedentes técnicos de Chaudhari combinados con una pasión por la eficiencia energética han impulsado esta búsqueda. Graduada de ciencias de la computación y con una maestría en ingeniería, ella se esfuerza para enfrentar el problema de desperdicio de energía en la red nacional. Como parte de su doctorado, ella ha comenzado un proyecto bajo la guía del doctor Preeti Mulay, profesor asociado del Instituto de Tecnología Symbiosis, para implementar analítica de datos de medidores inteligentes a través de las ciudades metropolitanas de la India.

“La analítica de datos en el uso de energía ayuda a los servicios públicos a decidir cuándo aumentar o disminuir la producción de energía para que la gente pueda utilizar la electricidad de la manera más eficiente posible. El efecto acumulado en las emisiones de carbono es enorme”, comentó Chaudhari.

Chaudhari modificó los algoritmos utilizados para analizar el patrón de consumo de energía y predecir la demanda. “Con nuestra analítica predictiva, los generadores de energía pueden tomar decisiones precisas acerca de poner en marcha más paneles solares o reducir el número de generadores de carbón en su portafolio”, agregó.

Ella recibió el subsidio de AI for Earth a inicios de 2018 y en la actualidad trabaja con servicios públicos en Kalwa, Thane, una región metropolitana a las afueras de Mumbai, y una ONG basada en Pune, Prayas Energy Group, para recolectar datos y mejorar el algoritmo. Sus hallazgos serán publicados en dos revistas antes de que la solución sea implementada a finales de este año.

Habilitar la distribución equitativa de agua en ciudades grandes a través de IA

El doctor Yogesh Simhann, profesor asistente en el Departamento de Ciencias Computacionales y de Datos en el Instituto de Ciencias de la India, en Bangalore, es un apasionado acerca de escalar tecnologías innovadoras emergentes para resolver problemas del mundo real. Con un doctorado en ciencias de la computación de la Universidad de Indiana en Bloomington, pasó 13 años en los Estados Unidos y quería regresar a la India para generar un impacto.

“Los problemas en los que puedo tener una contribución para resolver aquí en la India son muy diferentes a aquellos en el mundo desarrollado”, comentó con naturalidad.

Cuando arrancó el proyecto ‘100 ciudades inteligentes’ en 2013-14, era una oportunidad para que él aprovechara su experiencia social y técnica para trabajar con la empresa de servicios públicos más grande en los Estados Unidos. Mientras trabajaba como profesor de investigación en la Universidad del Sur de California, el doctor Simhann ayudó a la mesa directiva de servicios públicos de Los Ángeles a modernizar su red energética a una red inteligente al implementar medidores inteligentes en la región. El proyecto le ayudó a obtener las habilidades requeridas para aprovechar una naciente tecnología a escala de una megaciudad. Este también fue su primer acercamiento al poder del Internet de las Cosas (IoT).

El doctor Simahnn es ahora parte del proyecto EqWater, que busca implementar IoT, aprendizaje automático, analítica predictiva, y big data, para hacer justa y eficiente la distribución de agua en las principales ciudades de la India. El equipo es liderado por el investigador principal Mohan Kumar, hidrólogo e ingeniero hidráulico.

La distribución equitativa del limitado suministro de agua en Bangalore fue el primer reto para el equipo. Una mayor parte del agua que recibe la ciudad viene del Río Cauvery. Este suministro fijo se distribuye a través de una red de bombas, válvulas y depósitos elevados a través de la ciudad. Las áreas con una mayor elevación por lo general reciben un suministro inadecuado debido a las limitaciones de la infraestructura legada y a una falta de planeación.

El equipo se asoció con la Junta de Suministro de Agua y Alcantarillado (BWSSB, por sus siglas en inglés) de Bangalore para obtener datos de los sensores en la red de distribución de agua para generar un mapa geoespacial del flujo de agua a través de la parte sur de Bangalore. Al combinar estos datos con las facturas mensuales de agua de los consumidores, los datos demográficos del censo, y las lecturas de niveles acuíferos de las reservas a las afueras de la ciudad, el equipo creó un modelo para predecir picos en la demanda en diferentes horarios y las consecuentes brechas en la cadena de suministro.

“Fuimos afortunados en contar con datos en tiempo real de los sensores habilitados con IoT que la BWSSB ya había desplegado”, comentó el doctor Simahnn. “Sin embargo, necesitábamos un poder de cómputo mucho más considerable para reunir los números y obtener información de valor clave. La escalabilidad y sofisticada analítica fueron el reto inmediato, por lo que la nube de Microsoft Azure y los recursos de aprendizaje automático de parte del subsidio fueron un impulso importante para el proyecto”.

El equipo del doctor Simhann ha corrido simulaciones sobre Microsoft Azure para predecir el flujo de agua, bocetar correlaciones entre diferentes puntos de datos (como el coeficiente Gini y el uso del agua), y crear un mapa en tiempo real de la cadena de suministro. Esto, esperan, hará que la creación de políticas sea más dirigida por datos y ayudará a las autoridades locales civiles como la junta del agua a manejar los tampones de agua en forma de tanques elevados con mayor precisión. Más adelante, el equipo se reunirá con los legisladores de la ciudad para hacerles recomendaciones para gastos de infraestructura, instalaciones de sensores e intervenciones.

Mientras se recargaba en su silla en la Universidad RMIT en Melbourne, Australia, el doctor Himanshi Agarwal se sentía muy preocupado por lo que acababa de leer. El reporte de la Organización Mundial de la Salud sobre la contaminación del agua decía que India se encontraba en un alto riesgo de una eventual crisis de agua potable. El doctor contactó a un estudiante de doctorado para obtener más información sobre este tema. “No contamos con suficientes datos públicos en tiempo real para enfrentar el problema”, comentó su colega por teléfono.

Después de años de trabajar en su tesis de doctorado sobre enrutamiento de tránsito por internet a través de redes densas y optimización de redes, el doctor Agarwal estaba convencido que sus habilidades podían ser aplicadas en la crisis de agua en su país. Cuando regresó a India en 2011, decidió unirse al Instituto de Tecnología Symbiosis en Pune, como profesor asociado de ciencias de la computación. De manera eventual, su experiencia en asesorar estudiantes que estudian aplicaciones de IoT llevó al proyecto Sistema de Información y Gestión Inteligente del Ambiente (SEIMANS, por sus siglas en inglés).

Respaldado por un equipo multidisciplinario en el instituto, SEIMANS es una red de sensores de agua habilitados por IoT y algoritmos de aprendizaje automático que monitorean la pureza del agua, aire y tierra urbanos. Es un sistema completo que puede rastrear niveles de pH, contaminantes del suelo y micropartículas en el aire de manera precisa.

A inicios de 2018, el equipo aplicó para el subsidio de AI for Earth para comenzar a estudiar sus ríos locales. “Los fondos y recursos de este subsidio nos podrían ayudar a desplegar a un estudiante de doctorado en ingeniería civil para estudiar la reserva y el río que suministra agua potable a Pune”, comentó el doctor Agarwal. “Crear un índice de agua en tiempo real sobre Azure y publicarlo para el dominio público ayudará a los residentes a saber si el agua es segura para beber. También impulsará a los legisladores a invertir más en tratamiento de agua y en infraestructuras de reducción de contaminación”.

El proyecto SEIMANS se encuentra en la actualidad en la fase de recolección de datos. El equipo espera que los fondos y recursos del subsidio les ayuden a ir más a profundidad y publicar más parámetros como contaminantes en el agua, nivel de oxígeno disuelto, y contenido de nitratos y fluoruros. “Este experimento local creará un marco de trabajo para la implementación de sensores, almacenamiento de nube, aprendizaje automático, y monitoreo en tiempo real sobre Microsoft Azure que podrá ayudar a nuestras ciudades a que sean en verdad ‘inteligentes’ en el futuro”, comentó el doctor Agarwal.

Predecir ataques de plagas para los agricultores con IA

De acuerdo con un estudio de las Cámaras Asociadas de Comercio e Industria de la India (ASSOCHAM, por sus siglas en inglés), las pérdidas anuales de cultivos debido a plagas y enfermedades alcanza los 500 mil millones de dólares. Los agricultores necesitan una manera sustentable y confiable de prevenir infestaciones para proteger a sus cultivos. Las herramientas existentes no combinan las condiciones del clima con el control de plagas lo cual es una razón clave por la que han sido poco efectivas, porque el clima y el crecimiento de plagas están ligados. La predicción de plagas basada en el clima puede ayudar a implementar pesticidas de manera más eficiente, proteger los cultivos, mejorar los campos de agricultura y los ingresos para los agricultores.

“Casi todos los agricultores que he conocido tienen ahora un smartphone con internet. Con el almacenamiento en la nube y las herramientas predictivas de analítica de Microsoft, podemos ayudar a estos agricultores a anticipar ataques de plagas y preservar sus campos”, comentó el doctor Mamta Sharma del Instituto Internacional de Investigación de Cultivos para Zonas Semiáridas (ICRISAT, por sus siglas en inglés).

El doctor Sharma aplicó para un subsidio para aprovechar los recursos de Microsoft Azure para predecir las condiciones del clima y los patrones de migración de las plagas. El proyecto se basa en el extenso trabajo de ICRISAT con los agricultores. Antes, la organización desarrolló Sowing App para ayudar a los agricultores a conseguir cosechas óptimas al avisarles sobre el mejor tiempo para sembrar de acuerdo con las condiciones del clima, suelo y otros indicadores.

El equipo trabaja con 30 años de datos de ocurrencia de plagas y enfermedades y confía que las más recientes herramientas de aprendizaje automático pueden ayudar a predecir el clima de manera más precisa. Ellos planean crear un mapa geoespacial en tiempo real de las plagas que podrían poner en peligro los cultivos en alguna región. Estos datos combinados con los pronósticos del clima pueden brindar predicciones precisas de la infestación de plagas. Subir estos datos a la nube y ponerlos a disposición de los pequeños agricultores les ayudará a tomar decisiones dirigidas por datos acerca de cuándo cosechar sus cultivos y cómo diagnosticar enfermedades raras en sus cultivos.

“Nuestro proyecto es una combinación de una mejor vigilancia impulsada por imágenes de satélite, mejores pronósticos impulsados por aprendizaje automático y un robusto sistema de soporte de decisiones para los agricultores a través de una aplicación habilitada por la nube”, explicó el doctor Sharma. “Esto no hubiera sido posible sin los recursos innovadores en IA de Microsoft”.

De manera inicial, la aplicación tendrá un lanzamiento limitado en ciertos puntos críticos seleccionados con base en pérdidas económicas debido a las plagas. De manera eventual, el equipo espera lanzarla a nivel nacional y agregar más parámetros, información de enfermedades y características de vigilancia de plagas.

“AI for Earth nos ha ayudado a llenar las brechas en nuestro kit de herramientas digitales. Los recursos de cómputo y el soporte técnico contribuyen de manera considerable con nuestra misión de impulsar a los agricultores de la India a proteger sus cosechas y evitar pérdidas a través de una toma de decisiones inteligentes”, comentó el doctor Sharma.