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Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València UPV) ha asesorado en las técnicas más efectivas de Inteligencia Artificial (IA) para desarrollar una plataforma software que creará un gemelo digital de la Tierra, DTE (Digital Twin Earth).

AUTOR: UPV

El elemento central de esta plataforma está conformado por un conjunto de módulos de computación inteligente, organizado en capas de procesamiento, que facilitarán la captura inteligente de datos provenientes de satélites, principalmente de la Agencia Espacial Europea (ESA), y sensores terrestres.

 

Además, incluye una segunda capa de modelado de datos en la que, mediante técnicas de IA, se define un modelo digital que emula el comportamiento real y físico del fenómeno terrestre observado. Y finalmente, una tercera capa de ayuda a la toma de decisión en la que las técnicas de IA computan un escenario futuro probable sobre el fenómeno terrestre observado para predecir y recomendar acciones o eventos futuros.

 

El objetivo del proyecto AI4DTE (Artificial Intelligence for Digital Twin Earths), es desarrollar un conjunto de herramientas software que, a través de la IA, facilite el desarrollo de aplicaciones de gemelo digitales de la Tierra.

 

El proyecto “usa la inteligencia artificial para generar una copia digital de todos los parámetros sobre los que los satélites y sensores tienen datos. Procesando esa información se construye un modelo computacional que es una copia de lo que realmente está ocurriendo en la Tierra. Finalmente, a partir de ese modelo se hacen estimaciones y se predice el futuro de alguna de estas variables como, por ejemplo, la calidad del aire o el estado de determinados puntos críticos en la costa o todo aquello que se pueda predecir a partir de esta información” explica la investigadora principal de este proyecto en VRAIN de la UPV, Adriana Giret.

 

El potencial de esta tecnología “radica, además, en que mediante los modelos de IA combinados con modelos físicos podemos observar las interdependencias entre las variables observadas y deducir patrones de comportamiento que emergen de las mismas. Así, las predicciones de un DTE pueden ser más precisas”, añade Giret.

 

Tres casos de aplicación

 

En este sentido, y dentro de AI4DTE, se están llevando a cabo tres casos de estudio que van a servir para validar toda la tecnología y conjunto de herramientas software que está desarrollando el proyecto.

 

El primero de ellos ayudará a recomendar qué tipo de cultivos son más apropiados para el futuro, según la calidad del terreno y en determinadas zonas de la tierra, en concreto con datos de África.

 

El segundo analizará imágenes vía satélite que se obtienen de carreteras muy concurridas para saber cuál es el momento, tanto económico como medio ambiental, más óptimo para realizar el mantenimiento de las mismas.

 

Y el tercero, también con imágenes vía satélite, para ver un fenómeno muy común de las zonas costeras como es el corrimiento de tierras y poder predecirlo de forma muy certera y evitar que afecte a infraestructuras de transporte o zonas urbanas.

 

Además de las técnicas de IA que se tienen que utilizar en este proyecto y los mecanismos más efectivos para desarrollar las herramientas, el equipo de investigadores de VRAIN de la UPV también ha colaborado en la realización de alguno de los módulos de los casos de estudio. Y ha realizado un módulo de control de calidad de datos de los satélites ya que dentro de todos ellos “hay que discernir el ruido de aquellos datos correctos y significativos para asegurar que los modelos de IA de las capas de simulación y ayuda a la toma de decisión trabajen con datos de calidad”, subraya la investigadora Adriana Giret.

 

En su visión más ambiciosa un DTE “podría tener, a escala global y real, todos los datos sobre lo que está sucediendo en la Tierra, pudiendo así, de forma interconectada, observar absolutamente todos los fenómenos terrestres, predecir de forma precisa el futuro de estos fenómenos y recomendar acciones beneficiosas para mejorar este futuro probable. A día de hoy estamos trabajando para llegar a conseguir esta visión ambiciosa de un DTE y AI4DTE es uno de esos pasos. Aún necesitamos procesar muchos más datos, generar modelos de muchos más fenómenos terrestres, con mucho poder de cómputo y desarrollar muchas aplicaciones de DTE”, destaca Adriana Giret. 

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