Inteligencia artificial al servicio de la geolocalización, ¿Cómo se aplica y qué beneficios esperar de ella?
Actualmente, tienes a tu alcance soluciones de Geo Inteligencia Artificial con las que obtener todas las conclusiones que necesitas para dar un paso más en el aprovechamiento de tus datos geográficos. En este artículo encontrarás todas sus ventajas y conocerás mejor su funcionamiento, además de ilustrarte con un caso real de aplicación.
¿Por qué aplicar la Geo Inteligencia Artificial a tus datos geolocalizados?
La llegada y desarrollo de la inteligencia artificial ha supuesto un giro de 180º en lo que al trabajo con datos geográficos se refiere. Y es que con ella se ha dado un paso muy importante en el aprovechamiento de todo el valor que contiene esta información.
Se trata de soluciones que pueden trabajar con una enorme cantidad y variedad de formatos, pudiendo transformarlos, homogeneizarlos (un aspecto clave cuando estos vienen de diversas fuentes y están en formatos muy diferentes) y combinarlos.
Con ello, se puede conseguir información que permita, por ejemplo, detectar oportunidades de negocio que hasta ese momento eran invisibles, conseguir más clientes, definir acciones de geomarketing, contemplar nuevas alternativas de mejora en los procesos, etc.
¿Cómo funcionan las soluciones de Geo Inteligencia Artificial?
Una vez que tenemos bien definidas las preguntas que queremos responder con esta solución, es hora de recopilar los datos con los que trabajará (coordenadas, formas, distancias, tamaños, etc.).
A continuación, operará con ellos para homogeneizarlos y dar forma a un modelo de datos. Éste irá aprendiendo por su propia cuenta a medida que lo nutramos de más datos. De esta forma, irá aportando resultados finales cada vez más exactos y fiables.
Caso de uso: Predicción de incendios forestales
Para aplicar soluciones de inteligencia artificial que permitan prever la aparición de incendios forestales, estas deben trabajar con una importante cantidad y variedad de datos, muchos de ellos con su correspondiente componente geográfica. Entre ellos tenemos como destacados:
- Ubicación (latitud y longitud) de los incendios.
- Fecha en que se originaron los fuegos.
- Superficie quemada en cada incendio (en hectáreas).
- Gastos y pérdidas ocasionadas.
- Recursos humanos y materiales empleados en su extinción.
- Número de personas heridas y fallecidas.
- Tiempo que se tarda en controlar y extinguir el fuego.
- Causa que origina los incendios.
- Horas de sol.
- Precipitación acumulada en la zona.
¿Cómo trabaja la inteligencia artificial para predecir incendios forestales?
Con toda esta información, hemos desarrollado una solución basada en la tecnología Machine Learning o aprendizaje automático que es capaz de detectar con días de antelación la aparición de un incendio forestal.
En primer lugar, estos datos captados hay que limpiarlos, transformarlos y procesarlos. Además, hay que incluir una proporción mayoritaria de datos que sirvan como “entrenamiento” para el modelo (para que aprenda por sí mismo) y otra como “prueba o test”, que sirve para comprobar que los algoritmos están funcionando correctamente.
Finalmente, el resultado del trabajo de estos algoritmos solamente puede tener 2 salidas posibles: “incendio” y “no incendio”. El paso último se basa en evaluar el grado de acierto de la inteligencia artificial. Aquí hay que pensar que no es lo mismo equivocarse detectando un falso incendio, que hacerlo identificando como “no incendio” una zona que realmente se está quemando. Mucho más grave este segundo caso.
No hay discusión de que se trata de una aplicación de altísimo valor de cara al cuidado de nuestro medio ambiente en un aspecto tan crítico y que tanto nos preocupa a todos. Una muestra más de la versatilidad y utilidad de la información geográfica para la mejora de la sociedad.
