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    Los satélites y la IA pueden ayudar a resolver grandes problemas, si se les da la oportunidad

    Sin embargo, como en el Amazonas, la identificación de áreas problemáticas solo lo lleva hasta cierto punto si no hay suficientes recursos para actuar sobre esos hallazgos. The Nature Conservancy utiliza su modelo de IA para informar las conversaciones con los administradores de tierras sobre las posibles amenazas a la vida silvestre o la biodiversidad. La aplicación de la conservación en el desierto de Mojave es supervisada por la Oficina de Administración de Tierras de EE. UU., que solo tiene alrededor de 270 guardabosques y agentes especiales de servicio.

    En el norte de Europa, la empresa Iceye comenzó a monitorear la acumulación de hielo en las aguas cercanas a Finlandia con microsatélites y aprendizaje automático. Pero en los últimos dos años, la compañía comenzó a predecir daños por inundaciones utilizando imágenes de longitud de onda de microondas que pueden ver a través de las nubes en cualquier momento del día. El mayor desafío ahora, dice el vicepresidente de análisis de Iceye, Shay Strong, no es diseñar naves espaciales, procesar datos o refinar modelos de aprendizaje automático que se han vuelto comunes. Se trata de instituciones estancadas en formas centenarias de hacer las cosas.

    “Podemos entender más o menos dónde van a suceder las cosas, podemos adquirir imágenes, podemos producir un análisis. Pero la pieza con la que tenemos el mayor desafío ahora sigue siendo trabajar con las compañías de seguros o los gobiernos”, dice.

    “Es el próximo paso de coordinación e implementación local lo que se necesita para tomar medidas”, dice Hamed Alemohammad, científico jefe de datos de Radiant Earth Foundation, una organización sin fines de lucro, que utiliza imágenes satelitales para abordar objetivos de desarrollo sostenible como acabar con la pobreza y el hambre. “Ahí es donde creo que la industria necesita poner más énfasis y esfuerzo. No se trata solo de una publicación de blog elegante y un modelo de aprendizaje profundo”.

    A menudo, no se trata solo de lograr que los formuladores de políticas participen. En un análisis de 2020, una muestra representativa de investigadores académicos, gubernamentales y de la industria destacó el hecho de que el continente africano tiene la mayoría de las tierras cultivables no cultivadas del mundo y se espera que represente una gran parte del crecimiento de la población mundial en las próximas décadas. . Las imágenes satelitales y el aprendizaje automático podrían reducir la dependencia de las importaciones de alimentos y convertir a África en un granero para el mundo. Pero, dijeron, un cambio duradero requerirá una acumulación de talento profesional con conocimiento técnico y apoyo gubernamental para que los africanos puedan crear tecnología para satisfacer las necesidades del continente en lugar de importar soluciones de otros lugares. “El camino desde las imágenes satelitales hasta las decisiones de política pública no es sencillo”, escribieron.

    Labaly Toure es coautor de ese artículo y jefe del departamento geoespacial de una universidad agrícola en Senegal. En esa capacidad y como fundador de Geomatica, una empresa que proporciona soluciones de imágenes satelitales automatizadas para agricultores en África occidental, ha visto que las imágenes satelitales y el aprendizaje automático ayudan a los tomadores de decisiones a reconocer cómo el flujo de sal puede afectar el riego e influir en el rendimiento de los cultivos. También ha visto que ayuda a resolver dudas sobre cuánto tiempo ha estado una familia en una granja y ayuda con problemas de gestión de la tierra.

    A veces, las imágenes satelitales gratuitas de servicios como LandSat de la NASA o el programa Sentinel de la Agencia Espacial Europea son suficientes, pero algunos proyectos requieren fotos de alta resolución de proveedores comerciales y el costo puede presentar un desafío.

    “Si los tomadores de decisiones saben [the value] puede ser fácil, pero si no lo saben, no siempre es fácil”, dijo Toure.

    De vuelta en Brasil, en ausencia de apoyo federal, Imazon ahora está forjando lazos con más legisladores a nivel estatal. “En este momento, no hay evidencia de que el gobierno federal vaya a liderar los esfuerzos de conservación o deforestación en la Amazonía”, dice Souza. En octubre de 2022, Imazon firmó acuerdos de cooperación con fiscales públicos que recopilan evidencia de delitos ambientales en cuatro estados brasileños en la frontera de la selva amazónica para compartir información que pueda ayudar a priorizar los recursos de aplicación.

    Cuando procesas a las personas que deforestan tierras protegidas, el daño ya está hecho. Ahora Imazon quiere usar IA para detener la deforestación antes de que suceda, entrelazando ese modelo de detección de carreteras con uno diseñado para predecir qué comunidades que bordean el Amazonas corren el mayor riesgo de deforestación durante el próximo año.

    La deforestación continuó a tasas históricas a principios de 2022, pero Souza tiene la esperanza de que, a través del trabajo con socios sin fines de lucro, Imazon pueda expandir su IA de deforestación a los otros siete países sudamericanos que tocan la selva amazónica.

    Y Brasil celebrará elecciones presidenciales este otoño. Se espera que el actual líder en las encuestas, el expresidente Luiz Inácio Lula da Silva, fortalezca las agencias de aplicación debilitadas por Bolsonaro y restablezca el Fondo Amazonía para inversiones extranjeras en reforestación. El plan ambiental de Lula no se espera hasta dentro de unos meses, pero los ministros ambientales de su mandato anterior predicen que hará de la reforestación una piedra angular de su plataforma.

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