En este artículo, Xabier Garitano, experto en GIS y analítica de datos, y miembro de la comunidad de Kopuru, se ha animado a darnos su visión sobre como el mundo del GIS está cada vez más en contacto con la IA, y los beneficios que ello trae.
Nos muestra algunas aplicaciones reales donde ambas tecnologías unen fuerzas, y nos comparte las herramientas necesarias para adentrarse en este apasionante mundo.
Si te interesa el mundo GIS, y quieres descubrir su potencial, sobre todo cuando se integra con distintas soluciones de inteligencia artificial, sigue leyendo.
- GIS e IA: el por qué de esta unión
- La importancia del GIS y la revolución de la Inteligencia Artificial
- Herramientas hacia el futuro del GIS
- Aplicaciones gracias a la unión del GIS e IA
- Detección remota y análisis de imágenes satelitales
- Predicción de demanda y planificación urbana
- Monitorización ambiental y conservación de la naturaleza
- Optimización de redes de distribución y logística
- Creación y mejora automatizada de cartografía con IA
- Visualización y monitoreo en tiempo real a través de dashboards interactivos
- Desafíos y oportunidades
- Conclusión
GIS e IA: el por qué de esta unión
En el verano de 2018, una enfermedad forestal conocida como “Banda Marrón” afectó a una amplia extensión de Euskadi. Esta amenazaba con destruir gran parte de los pinares del territorio vasco. Inspeccionar todos y cada uno de los pinares para estimar las áreas afectadas y propagación de la plaga era tarea imposible, sobre todo, por la difícil accesibilidad de algunos de ellos.
¿La solución? El uso de información cartográfica, imágenes satelitales, datos meteorológicos y sensores sobre el terreno, utilizando los GIS (Sistemas de Información Geográfica) y la IA (Inteligencia Artificial) para clasificar el territorio según los niveles de afección. Esto permitía predecir áreas de posible expansión de la enfermedad, facilitando decisiones informadas sobre tratamientos prioritarios en base a la severidad y la identificación de propietarios afectados.
Este ejemplo ilustra como, en un mundo cada vez más digital y conectado, los datos geoespaciales se han convertido en un precioso recurso para entender el entorno y tomar decisiones informadas. La información geográfica tiene un papel crucial en una cada vez más industrias y aplicaciones, pero si además al GIS le añadimos la IA, el resultado no es simplemente una mejora incremental. Es un salto cualitativo que impulsa la capacidad de análisis y la toma de decisiones al siguiente nivel.
La combinación de GIS e IA potencia de manera exponencial la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos geoespaciales, identificar patrones complejos ocultos hasta ahora y predecir eventos futuros con una precisión asombrosa.
La importancia del GIS y la revolución de la Inteligencia Artificial
Los GIS desempeñan un papel fundamental en tres áreas clave, cada vez más desarrolladas:
- Es una excelente herramienta de cartografía y visualización, que permite la creación de mapas detallados y visualizaciones geográficas. Esto resulta esencial para comprender patrones geográficos y presentar datos de manera efectiva, desde rutas de transporte hasta datos demográficos.
- Facilita análisis espaciales, pudiendo ver cómo los datos geoespaciales interactúan y ayudan en la toma de decisiones. Con ello podemos, por ejemplo, identificar áreas críticas para la gestión de recursos naturales.
- Por último, el GIS se utiliza para gestionar activos de manera eficiente, rastreando la ubicación y permitiendo respuestas rápidas a eventos inesperados.
La revolución de la IA ha tenido un impacto significativo en el contexto de los datos geoespaciales. Ha permitido la automatización y el análisis eficiente de grandes conjuntos de datos geográficos. El aprendizaje automático, una rama central de la IA, ha demostrado ser valioso en el ámbito geoespacial al habilitar la predicción de una amplia gama de fenómenos.
Herramientas hacia el futuro del GIS
A medida que la IA y el GIS han avanzado por separado, también han comenzado a converger. La ciencia de datos espaciales, a menudo conocida como GeoAI, emerge como un campo interdisciplinario que une estas dos disciplinas aparentemente diferentes. Se enfoca en la recopilación, análisis y visualización de datos geoespaciales usando técnicas de IA y aprendizaje automático. Se apoya además en tecnologías y herramientas específicas que detallamos a continuación:
- Lenguajes de programación: Lenguajes como Python y R, junto con bibliotecas especializadas como GeoPandas, Fiona y Shapely. Son fundamentales para el análisis y visualización de los datos.
- Marcos de aprendizaje profundo: TensorFlow, PyTorch y Keras son algunos ejemplos. Se usan en la clasificación y detección de objetos en imágenes satelitales, y en la creación de modelos de predicción basados en datos geoespaciales.
- Herramientas: Scikit-Learn y H2O aplican técnicas de aprendizaje automático a problemas geoespaciales. Usados en la predicción de patrones climáticos o la identificación de áreas propensas a desastres naturales.
- El procesamiento de imágenes satelitales, con usos como la detección de cambios en el paisaje. Esta identificación de características geográficas se beneficia de herramientas como OpenCV y GDAL.
- Plataformas como Google Earth Engine y Copernicus Data Space Ecosystem ofrecen acceso a conjuntos de datos y herramientas de análisis de IA. Se usan en tareas como la detección de la deforestación y la monitorización agrícola.
- La aceleración de cálculos en GPU a través de tecnologías como CUDA y OpenCL es crucial para procesar grandes volúmenes de datos geoespaciales y conseguir resultados eficientes.
- La gestión de bases de datos geográficas y sus extensiones espaciales como PostGIS, Oracle Spatial y SQLite y el uso de SQL. Son esenciales para el almacenamiento y consulta de los datos.
- Herramientas para la creación de mapas interactivos y plataformas de análisis y visualización en la nube, como CARTO, Mapbox o la biblioteca de JavaScript Leaflet, integran datos geoespaciales con IA.
- Software especializado en procesamiento de imágenes geoespaciales, incluyendo ENVI, ArcGIS Pro y QGIS. Son aplicaciones especializadas en procesamiento de datos tabulares, vectoriales y ráster. Se utilizan en aplicaciones geoespaciales como la agricultura de precisión y la monitorización ambiental. Específicamente, la plataforma ArcGIS de Esri destaca por incorporar capacidades de aprendizaje automático y análisis espacial avanzado.
Aplicaciones gracias a la unión del GIS e IA
La unión entre los GIS y la IA está demostrando un gran potencial y crece a una velocidad impresionante. Diariamente emergen usos y métodos innovadores para solucionar problemas que antes resultaban impensables. El GIS, ya consolidado en su habilidad de aprovechar datos de múltiples fuentes como imágenes satelitales, sensores IoT (Internet de las Cosas), GPS, información de redes sociales y móviles, así como datos abiertos de iniciativas como OpenData y recursos cartográficos clásicos, se ve extraordinariamente enriquecido con la integración de la IA.
Esta combinación, que facilita la interacción con operadores GIS y usuarios en diversos niveles para hayar soluciones basadas en análisis espacial, está impulsando transformaciones en numerosos ámbitos. No sólo optimiza la eficiencia y precisión en la recopilación y el análisis de datos, sino que también abre caminos novedosos para abordar retos complejos y emergentes. A continuación, se exploran brevemente algunas de las aplicaciones más destacadas de esta convergencia que están transformando el mundo al ofrecer soluciones innovadoras a problemas nuevos, y no tan nuevos:
Detección remota y análisis de imágenes satelitales
Hoy en días los satélites generan grandes cantidades de imágenes (gratuitas en algunos casos) que pueden ser difíciles de analizar manualmente. Aquí es donde entra en juego la IA. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden identificar automáticamente objetos, cambios en el paisaje y patrones climáticos en estas imágenes. Esto es tremendamente valioso para aplicaciones como la monitorización de la deforestación, la gestión de desastres, subsidios y ayudas, y la agricultura de precisión.
Existen ejemplos de estas aplicaciones, como la delimitación precisa de áreas afectadas por incendios, la asignación de ayudas de la Política Agraria Común, y la clasificación de especies forestales. Todos ellos, utilizando imágenes de satélite a lo largo de extensas series temporales.
Predicción de demanda y planificación urbana
En el ámbito urbano, la convergencia de GIS e IA permite una planificación más inteligente y eficiente. Los sistemas de transporte público pueden utilizar datos de ubicación en tiempo real y algoritmos de IA para ajustar las rutas y horarios en función de la demanda actual. Además, los modelos de IA pueden predecir el crecimiento de la población y las tendencias de uso de la tierra, lo que es esencial para una planificación urbana sostenible.
Un ejemplo de esto es la optimización de las rutas de autobuses en áreas urbanas, considerando factores como la densidad de población, la distancia entre paradas, la saturación del tráfico en las vías urbanas, y el seguimiento de los vehículos mediante la transmisión en tiempo real de su posición GPS.
Monitorización ambiental y conservación de la naturaleza
Los sensores remotos y las redes de sensores desplegados en áreas naturales recopilan datos constantemente. La IA procesa estos datos para identificar cambios significativos en el entorno, como la detección de incendios forestales en etapas tempranas, detección y predicción de evolución de afecciones en las masas forestales o la monitorización de la migración de especies en peligro de extinción. Ejemplos concretos incluyen el uso de dispositivos IoT, que transmiten información sobre diversas variables objeto de estudio, imágenes o cualquier otro tipo de dato, junto con las ubicaciones de dichos eventos. Esto se utiliza para el seguimiento de fauna o para la vigilancia de entornos naturales y animales, entre otros.
Optimización de redes de distribución y logística
En el ámbito empresarial, los modelos de IA aplicados en la gestión de la cadena de suministro optimizan procesos al predecir demandas y ajustar inventarios y su distribución. Por ejemplo, un sistema de IA analiza datos de ventas, tendencias de mercado y condiciones externas para prever la demanda futura, permitiendo a las empresas adaptar la producción y la logística de manera eficiente. Además, algoritmos de IA determinan rutas de entrega óptimas, considerando tráfico y horarios de clientes, mejorando la eficiencia de transporte y la satisfacción del cliente.
Estos sistemas también son vitales en situaciones imprevistas, ajustando rápidamente estrategias para mantener la continuidad y la eficiencia operativa.
Creación y mejora automatizada de cartografía con IA
La IA no solo analiza datos cartográficos existentes, sino que también es fundamental en la creación y mejora de la cartografía. Utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático y visión por computación, la IA procesa rápidamente grandes volúmenes de imágenes y datos geoespaciales para refinar, actualizar o incluso crear nuevos mapas detallados y precisos. Esto abarca la identificación y clasificación automática de características geográficas como carreteras, edificaciones, cuerpos de agua y áreas de vegetación. Además, la IA puede actualizar estos mapas periódicamente con datos recientes, asegurando que reflejen con precisión y rapidez los cambios en el entorno físico, una tarea que sería impracticable manualmente.
Visualización y monitoreo en tiempo real a través de dashboards interactivos
El uso de dashboards interactivos con componente espacial permite visualizar y monitorear datos complejos en tiempo real. Estos paneles de control integran mapas interactivos y visualizaciones de datos para facilitar el seguimiento y la comprensión de información geoespacial compleja. En el contexto de la gestión urbana, un dashboard puede mostrar datos de tráfico, movilidad urbana, consumo de energía, y otros indicadores urbanos clave. Para la gestión de desastres naturales, estos dashboards integran mapas en tiempo real que muestran áreas afectadas, rutas de evacuación, y ubicaciones de recursos críticos como hospitales y refugios. En el ámbito de la agricultura de precisión, estos paneles muestran mapas detallados de campos agrícolas. Indican niveles de humedad del suelo, estado de las cosechas y predicciones meteorológicas, todo alimentado por datos de sensores IoT y análisis de IA.
Desafíos y oportunidades
Aunque la convergencia de los GIS y la IA brinda numerosas oportunidades, también enfrenta desafíos significativos. Uno de los más relevantes es la calidad de los datos. Es ampliamente conocido que la eficacia de los modelos de IA depende en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Datos geoespaciales inexactos o incompletos pueden llevar a los modelos de IA a generar resultados erróneos. Estos en muchos casos son difíciles de identificar sin una verificación exhaustiva por parte de un operador, lo que puede retrasar significativamente las tareas. Es imprescindible realizar un buen estudio sobre la calidad de esos datos, antes de dar los siguientes pasos en materia de IA.
Además, la ética y la privacidad son aspectos críticos en el manejo de datos geoespaciales. La recopilación de datos de ubicación y la creación de perfiles geográficos conllevan preocupaciones significativas sobre la privacidad personal. Y es que los datos, si no se manejan adecuadamente, pueden asociarse fácilmente a individuos. Es fundamental establecer políticas y regulaciones que protejan los datos y la privacidad de las personas, un área en la que aún queda mucho trabajo.
Conclusión
En resumen, la convergencia de GIS e IA está transformando la forma en que recopilamos, analizamos y utilizamos los datos geoespaciales. Estas dos disciplinas, aparentemente diferentes, se complementan de manera sorprendente para desbloquear el potencial oculto en los datos espaciales. Desde la automatización de tareas complejas hasta la predicción de tendencias urbanas, ambientales y desastres, esta intersección nos ofrece nuevas formas de modelar, comprender y gestionar nuestro mundo.