La pandemia de coronavirus ha provocado que los investigadores cambien de marcha o suspendan temporalmente proyectos debido a protocolos de salud o por no poder viajar. Para Patrick Keys y Elizabeth Barnes, investigadores marido y mujer de la Universidad Estatal de Colorado, el año pasado ha sido una colaboración de investigación productiva.

Se asoció con Neil Carter, profesor asistente de la Universidad de Michigan Cartas de investigación ambiental que describe un mapa satelital de la presión humana sobre países de todo el mundo.

Keys, autor principal y científico de la Escuela de Sostenibilidad Ambiental Global de CSU, dijo que el equipo utilizó el aprendizaje automático para crear el mapa que muestra dónde se han producido cambios repentinos en el paisaje en todo el mundo. El mapa muestra una instantánea casi actual de los efectos de la deforestación, la minería, la expansión de las redes de carreteras, la urbanización y el aumento de la agricultura.

«El mapa que desarrollamos puede ayudar a las personas a comprender los desafíos clave en la conservación de la biodiversidad y la sostenibilidad en general», dijo Keys.

Este tipo de mapa podría usarse para monitorear el progreso del Objetivo de Desarrollo Sostenible 15 de las Naciones Unidas (ODS 15) «Vida en la tierra», que tiene como objetivo promover el desarrollo sostenible preservando la biodiversidad.

Ocho algoritmos para datos de todo el mundo

Barnes, profesor asociado en el Departamento de Ciencias Atmosféricas de la CSU, hizo el trabajo pesado en el lado de los datos del proyecto.

Mientras delegaba la crianza de los hijos con Keys, escribió código como nunca antes, trabajando con billones de puntos de datos y entrenando hasta ocho algoritmos separados para cubrir diferentes partes del mundo. Luego fusionó los algoritmos para permitir una clasificación perfecta para todo el planeta.

Primero, los dos investigadores tuvieron que aprender a hablar el idioma de trabajo del otro.

«Pat originalmente tuvo una idea para esta investigación y yo dije, ‘el aprendizaje automático no funciona de esa manera», dijo Barnes.

Luego dibujó los componentes con él: la entrada es algo que queremos ver desde el espacio, como una imagen de satélite; y el resultado es una medida de lo que la gente está haciendo en la tierra. La parte central de la ecuación fue el aprendizaje automático.

Según Keys, Barnes diseñó una red neuronal convolucional que se usa comúnmente para interpretar imágenes. Funciona de manera similar a Facebook cuando el sitio web sugiere etiquetar amigos en una foto.

“Es como nuestros ojos y nuestro cerebro”, dijo.

Al desarrollar el algoritmo, utilizaron datos existentes que clasificaron el impacto de los seres humanos en el planeta, factores como carreteras y edificios, y tierras de pastoreo para la ganadería y la deforestación. Luego, la red neuronal convolucional aprendió a interpretar con precisión las imágenes de satélite basándose en estos datos existentes.

De un análisis de un país al mundo

Los investigadores comenzaron con Indonesia, un país que ha cambiado rápidamente en los últimos 20 años. A fines del verano, después de estar seguros de qué aprendizaje automático identificaron en Indonesia, Keys sugirió mirar todo el mundo.

«Recuerdo haberle dicho que no era posible», dijo Barnes. “Él sabe que cada vez que digo esto, volveré y trataré de que funcione. Una semana después nos enteramos de todo el mundo. «

Barnes dijo que el uso del aprendizaje automático no es infalible y requiere un seguimiento para asegurarse de que los datos sean correctos.

«El aprendizaje automático siempre dará una respuesta, ya sea basura o no», explicó. «Nuestro trabajo como científicos es determinar si es útil».

Keys pasó muchas noches en Google Earth revisando más de 2,000 lugares en todo el mundo en 2000 y luego comparando esos sitios con 2019. Notó cambios y confirmó las fechas con Barnes.

El equipo de investigación también examinó más a fondo tres países: Guyana, Marruecos y Gambia, para comprender mejor lo que encontraron.

Si hay nuevos datos satelitales disponibles en el futuro, Keys dice que el equipo puede crear rápidamente un nuevo mapa.

«Podemos conectar estos datos a esta red neuronal ahora entrenada y crear un nuevo mapa», dijo. «Si hacemos eso todos los años, tendremos estos datos secuenciales que muestran cómo están cambiando las presiones humanas sobre el paisaje».

Según Keys, el proyecto de investigación ayudó a levantarle el ánimo durante el año pasado.

«Honestamente, pasé un momento difícil durante la pandemia», dijo. “Mirando hacia atrás, pude trabajar en este proyecto, que fue emocionante, divertido, interesante, abierto y con gente estupenda. Ha iluminado la pandemia de manera significativa. »

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https: //.Fuente.Colostato.edu /El mapa satelital de la presión humana sobre la tierra proporciona información sobre el desarrollo sostenible /

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