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Para cuidar el agua, tres científicas argentinas crearon un mapa con inteligencia artificial

Es una herramienta fundamental que permitirá evaluar cómo el uso del suelo puede afectar la calidad y cantidad de agua.

Por Nicolás Degano | Agrofy News

  • cuidar agua tres cientificas argentinas crearon mapa inteligencia artificial
    Científicas argentinas elaboran mapas de cultivo para cuidar el agua en la Patagonia con inteligencia artificial de Microsoft.

Ana Liberoff, Natalia Pessacg y Silvia Flaherty son las tres científicas argentinas que viven en Puerto Madryn y que utilizaron inteligencia artificial (IA) y redes neuronales para confeccionar un mapa que permitirá usar el agua del río Chubut de manera más eficiente y con una mirada de largo plazo.

La investigación se realizó bajo el programa AI for Earth (para la tierra) de Microsoft, que puso a disposición durante un año entero una plataforma de Inteligencia artificial denominada Microsoft Azure.

El programa AI for Earth invierte en investigación de IA y tecnología con foco en cuatro áreas clave: cambio climático, agricultura, biodiversidad y agua.

Ver también: La iniciativa de Microsoft que puede revolucionar la producción agropecuaria

Mapa del Río Chubut

Este mapa, que es el primer proyecto que se realiza dentro del programa AI for Earth en la Argentina, busca contar con tendencias de cambio de uso de suelo combinadas a cambio climático.

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 buenos niveles de precisión que llegan al 83%.

Según explicaron durante la presentación de los resultados, los efectos cambio climático sumados a la transformación en la cobertura del suelo pueden afectar la cantidad y calidad del agua del río Chubut.

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Cabe señalar que 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", destacó Ana Liberoff.

En el Valle Inferior del Río Chubut, donde se concentra la mitad de la población de la provincia, la agricultura es el motor productivo y el agua es un recurso fundamental para regar los cultivos.

Por ejemplo, los desechos que genera el feedlot, si no están bien controlados, confluyen en los canales y ríos. Contar con un mapa de este tipo, precisamente, permitirá definir cuáles son las zonas adecuadas y menos perjudiciales para ubicar el feedlot, esto ayudará a controlar hacia dónde van esos desechos para no poner en riesgo el agua.

Ana y Natalia pertenecen al equipo de investigación del Centro Nacional Patagónico (CENPAT) que depende del CONICET y Silvia a 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), y en diciembre del año pasado aplicaron para el programa de Microsoft.

Se formó un grupo interdisciplinario integrado por expertas en biología, meteorología, sensores remotos, ingeniería electrónica y computación.

En este sentido, Alexandra Trujillo, ingeniera electrónica, becaria doctoral en el CENPAT, experta en Machine Learning/Deep Learning, se encargó de escribir una arquitectura nueva de modelo de deeplearning 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 y desde Microsoft destacan que la aplicación de herramientas de inteligencia artificial vuelve al proyecto único en la Patagonia.

Ver también: Con datos públicos armó un algoritmo que permite proyectar el precio de la soja

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.

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. Por eso, el mapa permite determinar áreas. Con Deep Learning 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.

Equipos interdisciplinarios

En tiempos de intensidad tecnológica, donde los modos de hacer ciencia no pueden pensarse apartados de la tecnología, se afianza una tendencia que va hacia equipos interdisciplinarios y transdisciplinarios, donde el conocimiento se construye en equipo y es preciso reinventarse, incorporar habilidades técnicas (como pensamiento computacional, programación, etc.).

Diego Bekerman, gerente general de Microsoft Argentina, destacó: "Vemos que la inteligencia artificial puede resolver problemas globales y a escala. Poner la IA a disposición va a permitir avanzar rápidamente para tener un impacto".

La próxima convocatoria cierra el 6 de enero de 2020 y para anotarse hay que ingresar acá.

Bekerman se refirió también a "revolución invisible" detrás de los avances tecnológicos, algo que "es difícil de tocar pero está presente en todo lo que hacemos".

"Debemos trabajar en la intensidad tecnológica. Tiene que ver con las capacidades que tenemos como seres humanos para adoptar tecnología. Estamos todo el tiempo aprendiendo", concluyó.

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