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La inteligencia artificial de Microsoft ya mapea la Argentina para prevenir el cambio climático y mejorar la producción

La inteligencia artificial de Microsoft ya mapea la Argentina para prevenir el cambio climático y mejorar la producción
Las científicas utilizaron también la infraestructura de la computación en la nube de Azure para crear un mapa de usos del suelo
Por Cesar Dergarabedian
14.11.2019 12.01hs Tecnología

En 2013 un técnico del ente estatal que administra el escaso recurso hídrico proveniente del río Chubut en el valle inferior de ese curso de agua patagónico relevó de manera solitaria y a mano los datos de las explotaciones agropecuarias e industriales en esa zona del país, donde se concentra casi la mitad de la población de ese estado patagónico.

Seis años después, tres científicas radicadas en la ciudad de Puerto Madryn crearon un mapa mucho más completo, nutrido con imágenes suministradas por un satélite de la Unión Europea y potenciado con la inteligencia artificial de Microsoft.

El caso de éxito, que se prolongará también durante 2020, fue presentado este miércoles en las oficinas porteñas del gigante tecnológico, en una conferencia de prensa en la que participó iProfesional.

En el valle inferior del río Chubut, donde hace un siglo y medio llegaron colonos galeses, la agricultura es el motor productivo y el agua es un recurso fundamental para regar los cultivos.

Las científicas utilizaron modelos de inteligencia artificial y la infraestructura de la computación en la nube de Azure, el servicio "cloud" de Microsoft, para crear un mapa de usos del suelo e identificar el tipo de prácticas que hay en cada parcela.

Se trata de una herramienta fundamental que permitirá evaluar cómo el impacto del cambio climático junto a los cambios en el uso del suelo puede afectar la calidad y cantidad de agua, contribuyendo a una mejor planificación de los recursos naturales y gestión del territorio.

Los resultados de la primera etapa de esta investigación realizada por Ana Liberoff, Natalia Pessacg y Silvia Flaherty, las científicas argentinas beneficiarias del programa "AI for Earth" (inteligencia artificial para la tierra)" fueron consecuencia de un año entero de trabajo durante el cual utilizaron inteligencia artificial (IA) y redes neuronales con el propósito de crear un mapa de uso y cobertura del suelo para el valle inferior del río Chubut, a partir de imágenes satelitales, para contribuir en la conservación y gestión de los recursos hídricos.

Las sequías, los incendios forestales, la muerte de especies animales y vegetales, los desbordes de ríos y lagos, los pueblos enteros que deben escapar de sus tierras porque se vuelven invivibles, son algunas de las manifestaciones concretas que advierten que el cambio climático es una realidad urgente.

De acuerdo con estudios previos realizados por las científicas, se estima un aumento de temperatura mayor a 1.5 °C y una disminución de la precipitación de entre 10 y 30% para la cabecera de la cuenca del río Chubut.

Proceso de aplicación de IA para generar el mapa.
Proceso de aplicación de IA para generar el mapa.

A diferencia del río Limay, cuyo caudal es alimentado por el deshielo de nieve caída en la cordillera de los Andes, el Chubut se nutre de lluvias en su curso superior, entre las provincias de Río Negro y Chubut.

Según las estimaciones de las científicas, esto se traduce en una disminución de la producción de agua media anual de entre un 30 y un 40% para el periodo 2071-2100.
Se trata de un área clave en la provincia y en la Patagonia ya que la mitad de la población de Chubut se concentra en la cuenca.

Son unos 300.000 habitantes distribuidos en las ciudades de Trelew, Rawson, Gaiman, Dolavon y Puerto Madryn, que si bien está a 70km del rio Chubut, toma agua de éste para el consumo humano e industrial.

En el valle inferior, la agricultura es uno de los motores productivos, además de un polo industrial en Trelew, el turismo y la producción intensiva de ganado encerrado en lotes, y el agua es un recurso fundamental para regar los cultivos.

Liberoff y Pessacg pertenecen al equipo de investigación del Centro Nacional Patagónico (Cenpat) que depende del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Flaherty es de la Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco.

Desde hace seis años trabajan en la investigación de los servicios ecosistémicos que son aquellos que la naturaleza le brinda a la sociedad (como por ejemplo el suministro de agua limpia), de gran relevancia e impacto en la calidad de vida de las personas.

El programa AI for Earth de Microsoft invierte en investigación de IA y tecnología en cuatro áreas clave: cambio climático, agricultura, biodiversidad y agua, a través de contribuciones que brinden acceso a IA, ofertas de capacitación y educación e inversión en soluciones innovadoras.

Las científicas avanzaron un paso más en su investigación. Formaron un grupo interdisciplinario integrado por expertas en biología, meteorología, sensores remotos, ingeniería electrónica y computación. La próxima convocatoria de Microsoft cierra el 6 de enero de 2020 y para anotarse hay que ingresar aquí.

Uno de los objetivos de este mapa es contar con tendencias de cambio de uso de suelo combinadas a cambio climático. Los efectos de éste sumados a la transformación en la cobertura del suelo pueden afectar la cantidad y calidad del agua del río.

El mapa generado con la IA de Microsoft.
El mapa generado con la IA de Microsoft.

El 80% del agua del río se utiliza para el sistema agrícola ganadero, por eso, es muy importante la eficiencia del riego y estudiar qué se siembra y qué no en cada lugar.
Para lograrlo se necesita tener un mapa de cultivos e identificar el tipo de prácticas que hay en cada parcela. Eso solo ha sido posible, y mucho más preciso, a partir del uso de Inteligencia artificial e imágenes satelitales.

Los "feedlots" son también un caso concreto donde la gestión de uso del territorio puede aplicarse. En vez de dejar que las vacas deambulen se les entrega la comida concentrada; lo único que hacen es comer durante todo el día.

Al estar estacionadas en un lugar, crecen más rápido en menos tiempo. Los desechos que genera esta práctica si no está bien controlados, confluyen en los canales y ríos.
Contar con un mapa de este tipo permitirá definir cuáles son las zonas adecuadas y menos perjudiciales para ubicar el feedlot, y ayudará a controlar hacia dónde van esos desechos para no poner en riesgo el agua.

Alexandra Trujillo es ingeniera electrónica, becaria doctoral en el Cenpat experta en aprendizajes automático y profundo y se encargó de escribir una arquitectura nueva de modelo para clasificar usos y coberturas a partir de imágenes satelitales.

El modelo lo bautizaron SatNet (por Satélite + Network) y se encuentra en proceso de registro académico. La aplicación de herramientas de inteligencia artificial vuelve al proyecto único en la Patagonia.

Si bien la clasificación de imágenes satelitales se puede hacer con distintas metodologías, la inteligencia artificial permite automatizar el proceso y repetirlo año a año automáticamente.

Si se mira, por ejemplo, desde un satélite los cultivos se parecen mucho unos con otros y son muy difíciles de discriminar: cuáles son árboles, cuáles frutales, cuáles hortalizas o simplemente pasturas.

Con herramientas de inteligencia artificial de Microsoft Azure lograron discriminar hortalizas -como la zanahoria, la lechuga y la cebolla-, los frutales -como la cereza y las manzanas- y algunas pasturas. Es aquí donde la inteligencia artificial ayuda a tomar la información de las imágenes, ya que para poder cuantificarlas es necesario saber qué hay en cada porción de tierra.

Ana Liberoff.
Ana Liberoff.

Por eso, el mapa permite determinar áreas. Con aprendizaje profundo y la creación de redes neuronales, al identificar ciertos patrones, se le enseña al modelo qué es cada cosa que ve para que después repita este ejercicio solo.

Durante estos meses de trabajo se atravesaron distintas etapas que incluyeron mapear los cultivos, la utilización y decodificación de imágenes satelitales y la creación de distintas redes neuronales, se generaron varias versiones de mapas para el valle inferior del Chubut.

Aunque se sigue trabajando para mejorar el mapa final, hasta ahora hay 9 clases diferentes que son los usos de suelo principales que se encuentran en el valle, con niveles de precisión que llegan al 83%.

Tanto para organismos provinciales y nacionales, proyectos similares en otros puntos del país, como para aquellos encargados de administrar el agua, contar con mapas de estas características es esencial ya que ayuden a detectar tendencias y a planificar un mejor uso de los recursos naturales.

Por eso, la idea es trabajar en conjunto con la Compañía de Riego del Valle Inferior del Río Chubut para generar una versión mejorada del mapa.

"Hablar de cambio climático es, ante todo, una oportunidad para generar conciencia sobre cómo debe actuarse para reducir el impacto negativo sobre el medio ambiente", sostuvo en la conferencia de prensa Diego Bekerman, gerente general de Microsoft Argentina.

"Ser un nexo entre la mejor ciencia de nuestro país y la última tecnología de Microsoft es actuar en el presente pensando en el futuro", dijo el alto ejecutivo.

De izquierda a derecha: Yamila Zakhem; Alexandra Trujillo, Jorge Cella y Ana Liberoff.
De izquierda a derecha: Yamila Zakhem; Alexandra Trujillo, Jorge Cella y Ana Liberoff.

Transformación tecnológica y humana

Detrás de un año enérgico de investigación, las historias de las científicas condensan las transformaciones que vive cualquier investigador cuando se cruzan modos tradicionales de investigar y nuevas tecnologías: emerge la oportunidad y necesidad de aprender y desarrollar nuevas habilidades, además de entrar en contacto con expertos de otras áreas.

"AI for Earth te obliga a reunirte, a armar equipos interdisciplinarios para aprender entre pares. No es que una persona sola tiene que aprender y detentar el conocimiento, sino que es compartido. Cada uno aporta desde su capacidad y experiencia", dijo Liberoff, doctora en biología especializada en conservación y manejo de ecosistemas de agua dulce, quien conocía muy poco sobre inteligencia artificial hasta esta instancia.

Las científicas coincidieron que esta experiencia ha empezado a cambiar la manera de entender los modos de hacer investigación: pasar de grupos cerrados e individualistas a equipos en el que convergen especialistas de distintas áreas.

A fuerza de pequeñas capacitaciones entre todo el equipo, lograron sistematizar y distribuir el trabajo de investigación.

También, generaron espacios de transmisión de saberes. Por ejemplo, Flaherty dio una clase sobre imágenes satelitales, mientras que Trujillo aportó otra sobre redes neuronales.

Cristian Pacheco, experto en computación del Cenpat y colaborador en el proyecto, explicó de manera muy práctica cómo trabajar con Phyton y ahora pueden leer, modificar y ejecutar este lenguaje de programación.

Caso argentino

Bekerman recordó que hace cuatro años presentó proyectos realizados en otros países donde se aplicó la inteligencia artificial de la empresa para resolver diferentes tipos de cáncer y enfermedades, en el marco de un programa global de la compañía que se amplió a iniciativas como la preservación de animales en riesgo de extinción y el control de zonas francas de pesca.

Jorge Cella, director de Filantropía de Microsoft para América latina, explicó que AI for earth tiene un fondo por 50 millones de dólares para aplicar inteligencia artificial para el cambio climático, la agricultura, el agua y la biodiversidad, y que ya realizó 138 contribuciones a organizaciones en más de 45 países.

De esos 138 casos, sólo cinco fueron en América latina y uno de ellos en la Argentina, el único que se presentó. Los otros fueron en Nicaragua (protección de bosques), Costa Rica (pesca ilegal), Chile (prevención de incendios) y Brasil (contaminación de ríos). El criterio de selección es que la organización tenga datos e información y que la propuesta tenga relación con el uso de la tierra.

Cella aclaró que la convocatoria no es sólo para organizaciones no gubernamentales, sino que también puede participar organismos del Estado, y empresas privadas, además de científicos.

Liberoff destacó que el consumo humano de agua en la zona se hace luego que el recurso es utilizado por la producción. "Investigamos como actividades productivas afectan al agua con compuestos vertidos", dijo la científica, quien advirtió que "se necesita mejor planificación y gestión del uso del agua". El mapa identificó lo que se hace en cada lugar y ver cuánta agua se usa para cada cultivo, en un área que va entre las 7.000 y las 10.000 hectáreas.

La próxima instancia es trabajar con los entes de la administración del agua para mejorar el mapa y hacerlo útil a ellos, y obtener más detalle de algunos cultivos. También se procurará hacer mapas desde 2016 en adelante para estimar hacia dónde evolucionará la explotación del suelo y el uso del agua, sumándole conocimiento transversal, aquel que proviene fuera de la academia.

Las imágenes satelitales tienen 10 bandas de información y en diferentes épocas del año, más que las 4 bandas que reconoce el ojo humano. Se seleccionan de un banco de imágenes que cada 15 días actualiza el satélite europeo Sentinel A. Las categorías clasificadas fueron son alfalfa/pastura, frutales, hortalizas, "feedlot", agua, árboles, construido, invernadero, y terrenos sin sembrar.

Liberoff señaló que gracias al mapa se identificaron "problemáticas silenciosas porque los controles no son estrictos". Por ejemplo, floraciones que taparon las plantas potabilizadoras.

También se verificó el crecimiento "muy grande" de los feedlot, cuyo control de desechos es difícil y se hace directamente en el río, por lo cual "se necesita un control urgente". Cella resaltó al respecto que "esta tecnología transparenta un montón de cosas".

Liberoff aseguró que "los entes gubernamentales ven muy bien que haya mucha información" a partir de estas iniciativas, que permitirán que planificar antes de cada año la cantidad de agua para cada emprendimiento.

Trujillo confirmó que "el modelo se podría trasladar a otras regiones en la Argentina". El modelo creado por las científicas está en proceso de registro académico, y una vez listo, posiblemente en 2020, se hará disponible al público.

Cella aclaró que el algoritmo es propiedad de los investigadores, y que Microsoft no accede a la información recolectada. "Nosotros estamos en la revolución de datos, queremos proyectar al futuro para ver lo que va a pasar", concluyó Liberoff.

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