{"id":15806,"date":"2019-05-17T08:47:30","date_gmt":"2019-05-17T14:47:30","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=15806"},"modified":"2019-05-17T09:11:26","modified_gmt":"2019-05-17T15:11:26","slug":"la-inteligencia-artificial-puede-ayudar-a-lidiar-con-el-clima-extremo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-puede-ayudar-a-lidiar-con-el-clima-extremo\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial puede ayudar a lidiar con el clima extremo"},"content":{"rendered":"

Mar\u00eda Uriarte, profesora del Departamento de Ecolog\u00eda, Evoluci\u00f3n y Biolog\u00eda Ambiental en la Universidad de Columbia, est\u00e1 tratando de entender de qu\u00e9 manera el paso del\u00a0<\/span>hurac\u00e1n Mar\u00eda\u00a0<\/span>en 2017 alter\u00f3 la vida vegetal en Puerto Rico.<\/p>\n

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Sin embargo, tratar de identificar qu\u00e9 especies de \u00e1rboles sobrevivieron y cu\u00e1les quedaron destruidas a lo largo de hect\u00e1reas de selva tropical mediante fotograf\u00edas a\u00e9reas es una tarea casi imposible para la vista humana.<\/p>\n

\u201cEl desaf\u00edo de la ecolog\u00eda como campo de estudio y el cambio clim\u00e1tico como \u00e1rea es que el mundo es muy variable\u201d, explic\u00f3 Uriarte. \u201cPuedes aprender algo sobre qu\u00e9 ocurre en un lugar, pero despu\u00e9s debes preguntarte: \u00bfqu\u00e9 tanto puede aplicarse ese caso en otras zonas en las que no he trabajado?\u201d.<\/p>\n

Por eso ha recurrido a la inteligencia artificial (IA), en particular al aprendizaje autom\u00e1tico, que es especialmente bueno para tomar grandes cantidades de informaci\u00f3n, ordenarla, clasificarla y\u00a0<\/span>aprender<\/em>\u00a0a detectar \u2014y predecir\u2014 patrones con la intervenci\u00f3n m\u00ednima de un ser humano.<\/p>\n

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En el Per\u00fa, una alternativa a Machu Picchu a\u00fan oculta<\/h5>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Uriarte ha cartografiado e identificado los \u00e1rboles de algunas zonas. Con esos datos, as\u00ed como las fotograf\u00edas de antes del hurac\u00e1n, la IA puede identificar las especies y mostrar cu\u00e1l es su distribuci\u00f3n en todo el bosque.<\/p>\n

\u201cSabemos que en las tormentas graves hay ganadores y perdedores\u201d, dijo Uriarte. \u201cAlgunas especies sufren mucho da\u00f1o, otras no. A largo plazo, los ganadores dominar\u00edan m\u00e1s\u201d.<\/p>\n

Uno de los ganadores es un tipo de palmera, la sierra, que es muy resistente a los huracanes, y Uriarte est\u00e1 tratando de determinar d\u00f3nde y c\u00f3mo se extendi\u00f3 a lo largo de m\u00e1s de 11.000 hect\u00e1reas del Bosque Nacional El Yunque como resultado de tormentas pasadas.<\/p>\n

Hay varias consecuencias del ascenso de esta palmera en espec\u00edfico, entre ellas la cantidad de carbono que se almacena (y despu\u00e9s se emite) y c\u00f3mo se ven afectadas el agua y la vida silvestre.<\/p>\n

\u201cLo que nos permite hacer la IA es abordar esta pregunta a una escala que no puede realizarse por medio de enfoques tradicionales\u201d, dijo Uriarte. \u201cTiene un potencial tremendo\u201d.<\/p>\n

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Mar\u00eda Uriarte, profesora de la Universidad de Columbia, al centro, con estudiantes de posgrado en una visita para evaluar los da\u00f1os en El Yunque<\/span>\u00a0<\/span>Credit<\/span>\u00c9rika P. Rodr\u00edguez para The New York Times<\/span><\/figcaption><\/figure>\n
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Uriarte ha cartografiado e identificado los \u00e1rboles de algunas zonas y est\u00e1 usando esos datos, as\u00ed como fotograf\u00edas previas al hurac\u00e1n, con inteligencia artificial.\u00a0<\/span><\/span>Credit<\/span>\u00c9rika P. Rodr\u00edguez para The New York Times<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Por eso los investigadores de la industria, la academia y las agencias de gobierno est\u00e1n usando la inteligencia artificial para ayudar a resolver problemas de sucesos de clima extremo como huracanes, inundaciones, sequ\u00edas e incendios forestales.<\/p>\n

Como ejemplo est\u00e1 el problema de los\u00a0<\/span>apagones m\u00e1s constantes y duraderos, provocados en parte por el aumento del clima extremo y el uso m\u00e1s variable de electricidad debido a nuevas tecnolog\u00edas como los autos el\u00e9ctricos. El uso err\u00e1tico de electricidad ejerce m\u00e1s presi\u00f3n en las redes el\u00e9ctricas y dificulta m\u00e1s la tarea de poner a los t\u00e9cnicos de servicios p\u00fablicos en el lugar y el momento adecuados.<\/p>\n

Mientras que los servicios p\u00fablicos tienen software disponible para ayudar a planear las operaciones diarias y pr\u00f3ximas, no son tan\u00a0<\/span>inteligentes<\/em>\u00a0y din\u00e1micas como se requiere.<\/p>\n

As\u00ed llega el proyecto\u00a0<\/span>Grid Resilience & Intelligence Platform\u00a0(conocido como GRIP), cuyo objetivo es aplicar el aprendizaje autom\u00e1tico a la red el\u00e9ctrica usando grandes cantidades de im\u00e1genes satelitales, datos del clima, datos de medidores inteligentes y otra informaci\u00f3n acerca de las operaciones de los servicios para detectar y solucionar problemas, como los \u00e1rboles que crecen encima de las l\u00edneas el\u00e9ctricas, lo cual puede ser problem\u00e1tico durante las tormentas.<\/p>\n

La idea es \u201canticipar, absorber y recuperarse de sucesos que provoquen fallas en la red, como el clima extremo o un ciberataque\u201d, coment\u00f3 Ashley Pilipiszyn, directora del proyecto GRIP y estudiante de doctorado en la Universidad de Stanford.<\/p>\n

El proyecto tambi\u00e9n es dirigido por el\u00a0<\/span>Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC, operado por la Universidad de Stanford, y el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, gestionado por la Universidad de California. Como sucede en muchas de estas iniciativas enfocadas en la inteligencia artificial y el cambio clim\u00e1tico, los sectores p\u00fablico y privado se encargan de proporcionar la investigaci\u00f3n y el financiamiento.<\/p>\n

En el caso de una falla provocada por una tormenta de invierno, por ejemplo, Pilipiszyn dijo que una red inteligente podr\u00eda dar prioridad a distintas cargas el\u00e9ctricas y agruparlas en islas para cercar las fallas, con lo que se asegurar\u00eda, por ejemplo, la prioridad en el suministro de los asilos o los hospitales.<\/p>\n

GRIP es un proyecto de tres a\u00f1os; se espera que las demostraciones pr\u00e1cticas est\u00e9n en total funcionamiento para finales de 2020, coment\u00f3 Pilipiszyn.<\/p>\n

No obstante, por prometedora que sea la inteligencia artificial en cuanto al entendimiento y el combate de los efectos del cambio clim\u00e1tico, solo debe considerarse como una de muchas herramientas, dijo James Hodson, director ejecutivo de\u00a0<\/span>AI for Good, una organizaci\u00f3n sin fines de lucro con sedes en Europa y Norteam\u00e9rica.<\/p>\n

\u201cCuando haya m\u00e1s gente involucrada en el aprendizaje autom\u00e1tico para solucionar estos problemas, es m\u00e1s probable que encontremos soluciones\u201d, coment\u00f3. \u201cPero la realidad del cambio clim\u00e1tico es que necesitamos soluciones sociales, la manera en que vivimos nuestra vida, gastamos el dinero del gobierno y la manera en que obligamos a las corporaciones a adoptar mejores pr\u00e1cticas\u201d.<\/p>\n

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El hurac\u00e1n Harvey visto desde la Estaci\u00f3n Espacial Internacional en agosto de 2017. El aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a que las ciudades y las personas superen la destrucci\u00f3n ocasionada por sucesos catastr\u00f3ficos, sobre todo a medida que se vuelven m\u00e1s variables.<\/span>\u00a0<\/span>Credit<\/span>NASA v\u00eda Reuters<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

La inteligencia artificial tambi\u00e9n est\u00e1 desempe\u00f1ando un papel esencial en la agricultura.<\/p>\n

En Australia, por ejemplo, el clima m\u00e1s c\u00e1lido y un declive de las lluvias debido al cambio clim\u00e1tico han provocado una\u00a0<\/span>ca\u00edda importante<\/a>\u00a0<\/span>en la producci\u00f3n de trigo y otros cultivos como la canola o colza y el az\u00facar de ca\u00f1a; el pa\u00eds contribuye alrededor del 12 por ciento del trigo que se comercializa en todo el mundo, de acuerdo con su agencia federal de investigaci\u00f3n cient\u00edfica, la Organizaci\u00f3n de Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica e Industrial del Commonwealth. Adem\u00e1s, el declive llega en un momento en el que se necesita m\u00e1s comida, no menos, para alimentar a una poblaci\u00f3n mundial en crecimiento.<\/p>\n

Una de las maneras de solucionar este problema es modificar gen\u00e9ticamente los cultivos para aumentar los genes que tienen un rendimiento m\u00e1s fuerte, m\u00e1s calidad y resistencia a los pat\u00f3genos.<\/p>\n

A diferencia del trabajo de los seres humanos, la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico son una forma m\u00e1s r\u00e1pida y eficaz de lograr esto. Aunque ya est\u00e1 disponible una gran cantidad de informaci\u00f3n agr\u00edcola, el problema es analizarla.<\/p>\n

\u201cHace diez a\u00f1os, habr\u00eda estado llorando en una esquina solo de pensar en c\u00f3mo iba a analizar todos los datos que est\u00e1n llegando en l\u00ednea\u201d, dijo Ben Trevaskis, que trabaja para la agencia de investigaci\u00f3n. \u201cNo es ni remotamente posible hacerlo manualmente\u201d.<\/p>\n

Con el uso de datos como el historial gen\u00e9tico de las variedades de trigo australiano, la inteligencia artificial puede descifrar la relaci\u00f3n entre los genes, las condiciones de cultivo y el desempe\u00f1o de las cosechas. Despu\u00e9s puede combinar r\u00e1pidamente miles de genes en variedades distintas. Por ejemplo, hay un retraso de doce a\u00f1os entre el descubrimiento de nuevos genes y rasgos, y su uso. La esperanza es reducir ese periodo a dos o tres a\u00f1os.<\/p>\n

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L\u00edneas el\u00e9ctricas en reparaci\u00f3n a lo largo de la Ruta Estatal 1 tras el incendio Woolsey en Malib\u00fa, California, en noviembre de 2018<\/span>\u00a0<\/span>Credit<\/span>Frederic J. Brown\/Agence France-Presse &mdash; Getty Images<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

One Concern<\/a>, una empresa con sede en Menlo Park, California, utiliza la inteligencia artificial para dar forma y predecir el impacto de los riesgos. Comenz\u00f3 en 2015 y tiene dos productos en el mercado: plataformas de software enfocadas en los terremotos y las inundaciones que est\u00e1n personalizadas seg\u00fan zonas geogr\u00e1ficas espec\u00edficas para predecir da\u00f1os hiperlocales.<\/p>\n

La plataforma de inundaciones de One Concern, lanzada el a\u00f1o pasado, permite que los clientes \u2014que incluyen a gobiernos locales y el sector privado\u2014 pronostiquen la profundidad y el flujo de las inundaciones manzana por manzana hasta cinco d\u00edas antes de una posible inundaci\u00f3n.<\/p>\n

No obstante, \u201ceste modelo sin acci\u00f3n no hace nada\u201d, dijo W. Craig Fugate, director del \u00e1rea de gesti\u00f3n de emergencias de One Concern y exadministrador de la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias (FEMA) de 2009 a 2017.<\/p>\n

Por eso, la empresa tambi\u00e9n se enfoca en ayudar a mitigar la destrucci\u00f3n provocada por ese tipo de inundaciones. Eso implica no solo ver estructuras espec\u00edficas, sino tambi\u00e9n todo lo que las apoya. Por ejemplo, un hospital quiz\u00e1 soporte las inundaciones o un terremoto, pero si el sistema de aguas que lo abastece o las carreteras que lo conectan no pueden usarse, el hospital no es funcional. Eso pas\u00f3 con el hurac\u00e1n Harvey en Texas en 2017, dijo Fugate: los hospitales sobrevivieron la inundaci\u00f3n, pero las carreteras quedaron bloqueadas.<\/p>\n

\u201cHist\u00f3ricamente, siempre hemos analizado el equivalente a los \u00faltimos cien a\u00f1os de datos para tomar decisiones sobre qu\u00e9 hacer en adelante\u201d, dijo. \u201cPero si ocurren sucesos que rompen r\u00e9cords pr\u00e1cticamente todos los meses, \u00bfc\u00f3mo comenzamos a proyectar el futuro?\u201d.<\/p>\n

Fuente: Ny Times<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Mar\u00eda Uriarte, profesora del Departamento de Ecolog\u00eda, Evoluci\u00f3n y Biolog\u00eda Ambiental en la Universidad de Columbia, est\u00e1 tratando de entender de qu\u00e9 manera el paso del\u00a0hurac\u00e1n Mar\u00eda\u00a0en 2017 alter\u00f3 la vida vegetal en Puerto Rico.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15810,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-15806","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"\nLa inteligencia artificial puede ayudar a lidiar con el clima extremo - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-puede-ayudar-a-lidiar-con-el-clima-extremo\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"La inteligencia artificial puede ayudar a lidiar con el clima extremo - 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