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Inteligencia artificial en la gestión medioambiental
La irrupción de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) en múltiples sectores (juegos, finanzas, industria, ciencia, …) ha abierto la posibilidad de encontrar soluciones a problemas complejos hasta ahora de difícil resolución. Por otra parte, la implantación de tecnologías de adquisición de datos en tiempo real a través de una amplia gama de sensores (IoT), permite la realización de diagnósticos cada vez más precisos, pero genera una gran cantidad de datos que requieren la aplicación de potentes herramientas informáticas para su análisis.
Las técnicas de IA (Deep machine learning, Deep reinforcerment learning, etc), pueden reconocer patrones en un océano aparentemente caótico de información, y ayudar a tomar decisiones tanto en el diagnóstico de los problemas como en su resolución. Su potencia radica no sólo en poder manejar e interpretar gran cantidad de datos, sino en combinar y relacionar información estructurada (numérica, lógica, etc.) y no estructurada (mapas, imágenes, etc.).
Aunque su uso es aún incipiente en el sector medioambiental, el equipo de Talantia está desarrollando, en colaboración con socios tecnológicos, metodologías para la solución de problemas complejos. La posibilidad de manejar en paralelo diversas hipótesis durante las etapas de modelización y de ejecutar múltiples posibilidades, permite reducir el sesgo introducido en la interpretación tradicional. El proceso termina con la validación de hipótesis optimizando la toma de decisiones bajo incertidumbre.
En el mundo de la modelización del medio natural y en particular en aspectos de contaminación de suelos y aguas subterráneas, atmósfera, aguas superficiales, etc. puede ser una herramienta de gran capacidad para contrastar hipótesis predictivas de metodologías tradicionales. Por ejemplo:
- aplicando machine learning en la resolución de ecuaciones diferenciales de modelos de simulación.
- en la gestión conjunta de datos medioambientales y de operación de las industrias, de diferente naturaleza (fotografías, mapas, registros en continuo, litológicos, etc.).