Los mayores desafíos de la humanidad están interconectados. El esfuerzo para poner fin a la pobreza, por ejemplo, está vinculado a la mejora de la salud y la educación, que depende de la reducción de la desigualdad. Todo esto requiere un entorno global saludable para el cual la acción climática es crucial. Para abordar estos problemas globales, NVIDIA está trabajando con el Centro de Satélite de las Naciones Unidas (UNOSAT) para aplicar los poderes del deep learning y la IA.
El esfuerzo respalda la Agenda para el Desarrollo Sostenible de 2030 de las Naciones Unidas, que se basa en 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible interrelacionados. Estos ODS, que incluyen «acción climática» y «ciudades y comunidades sostenibles», sirven como llamados a la acción para todos los estados miembros de las Naciones Unidas con el fin de apoyar el bienestar mundial.
La colaboración entre UNOSAT, parte del Instituto de Capacitación e Investigación de las Naciones Unidas, y NVIDIA se centra inicialmente en impulsar la gestión de desastres relacionados con el clima mediante el uso de la IA para la Observación de la Tierra. AI4EO, como se le conoce, es un término que abarca las iniciativas que utilizan la IA para ayudar a monitorear y evaluar los cambios del planeta.
Para acelerar la investigación y el desarrollo de sus esfuerzos en AI4EO, UNOSAT integrará su infraestructura de tecnología de imágenes satelitales con la plataforma de computación acelerada de NVIDIA. El sistema de imágenes satelitales impulsadas por IA recopilará y analizará información geoespacial para proporcionar datos casi en tiempo real sobre inundaciones, incendios forestales y otros desastres relacionados con el clima.
Además, UNOSAT ha lanzado un módulo educativo que se basa en un curso del Deep Learning Institute de NVIDIA (DLI) sobre la aplicación de métodos de deep learning para generar modelos precisos de detección de inundaciones. «El trabajo con NVIDIA nos permitirá cerrar el proceso desde la investigación de IA hasta la implementación de soluciones climáticas en el menor tiempo posible, a fin de garantizar que las poblaciones vulnerables puedan beneficiarse de la tecnología», dijo Einar Bjørgo, director de UNOSAT.
Análisis de Imágenes Satelitales Impulsadas por IA
Para tareas como evaluar el impacto de un ciclón tropical en Filipinas o la actividad volcánica en Tonga, el servicio de mapeo de emergencia de UNOSAT utiliza visión de computación e imágenes satelitales a fin de obtener información precisa sobre desastres complejos.
El análisis casi en tiempo real es clave para administrar los eventos de desastre climático. Los equipos humanitarios pueden utilizar los datos proporcionados por la IA para tomar medidas rápidas y eficaces en el combate de los desastres. Los datos también se utilizan para informar políticas de desarrollo sostenible, desarrollar las capacidades de los usuarios y fortalecer la adaptabilidad climática en general.
UNOSAT potenciará su infraestructura de tecnología de imágenes satelitales con los sistemas NVIDIA DGX, que permiten el desarrollo de IA a escala, así como la plataforma NVIDIA EGX, que ofrece la potencia de la computación acelerada desde el data center hasta el edge.
Curso del DLI de NVIDIA sobre Monitoreo de Riesgos de Desastres
Además de la tecnología, es esencial contar con una fuerza laboral calificada para aprovechar la IA y la ciencia de datos con el objetivo de analizar e impedir que los eventos climáticos se conviertan en desastres para la humanidad.
UNOSAT desarrolló un módulo para el curso gratuito y en línea del Deep Learning Institute, que cubre cómo desarrollar un modelo de deep learning para automatizar la detección de eventos de inundación. El curso se llama Monitoreo de Riesgos de Desastres Utilizando Imágenes Satelitales y es el primero de los muchos cursos planificados de NVIDIA que se centran en la acción climática para la comunidad del sector público global.
En colaboración con NVIDIA, UNOSAT ofrece el módulo de forma gratuita con el objetivo de capacitar a los científicos de datos de todo el mundo a fin de aprovechar la computación acelerada y predecir y responder a desastres relacionados con el clima.