País Vasco
El sector emergente de la Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado un gran potencial para abordar problemas globales de sostenibilidad, como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Esto permite ir más allá del aprendizaje automático aplicado a grandes bases de datos, generalmente en manos de grandes corporaciones, como único uso. En plena crisis ecológica, es urgente integrar la IA como una herramienta integradora para enfrentar el complejo desafío de la sostenibilidad, potenciando sus fortalezas y limitando sus efectos negativos. La cantidad de información (es decir, datos, modelos, etc.) producida por diferentes agentes de nuestra sociedad sigue aumentando rápidamente, pero con demasiada frecuencia permanece compartimentada, lo cual limita su reutilización en lugar de consolidarse en un cuerpo mayor de conocimiento colectivo. ARIES (Artificial Intelligence for Environment and Sustainability) es una solución basada en la IA y la semántica, desarrollada en el País Vasco y respaldada por el Departamento de Asuntos Sociales y Económicos de las Naciones Unidas (UN DESA, por sus siglas en inglés), que se presenta como un enfoque prometedor para abordar estos desafíos. ARIES visualiza un futuro en el que los gemelos digitales —réplicas virtuales de entidades físicas— desempeñen un papel significativo en la toma de decisiones para promover una sociedad más sostenible, estando conectados, siendo modulares, interoperables y adaptables sin perder coherencia. Esto permitiría la supervisión y optimización en tiempo real de los sistemas naturales y humanos en diferentes contextos y escalas (desde el ámbito local hasta el global).
Líneas de actuación
Línea de Actuación 3: Inventario de los Servicios Ecosistémicos
IA y la semántica
La principal fortaleza del aprendizaje automático, la rama más conocida y utilizada de la IA, es la detección de patrones en grandes conjuntos de datos. La IA basada en semántica, en cambio, se enfoca en comprender e integrar los datos de forma consciente, desarrollando la capacidad de razonar sobre ellos y combinarlos para responder a preguntas complejas, más allá del mero reconocimiento de patrones. Para ello, la semántica requiere estructurar los datos en función de su significado, utilizando ontologías, taxonomías, etc., lo cual es fundamental si se utiliza el razonamiento automático en la integración de datos y modelos generados de forma independiente y para la comprensión contextual de cómo y dónde utilizarlos, especialmente cuando se requieren para informar la toma de decisiones con conocimiento experto. ARIES pretende resolver este desafío, ya que, aunque muchos de los datos y el conocimiento (modelos) son a menudo públicos y accesibles, no son en absoluto o son muy difícilmente integrables y utilizables en respuesta a los problemas que los usuarios intentan resolver con sus diversas preguntas y en sus contextos específicos.
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ARIES y los desafíos globales de sostenibilidad
ARIES es una tecnología de modelización e integración que utiliza el razonamiento automático. Este enfoque está diseñado para superar las limitaciones de los sistemas de conocimiento tradicionales, promoviendo la vinculación, integración y contextualización adaptativa de los datos y los algoritmos. ARIES subraya la necesidad de soluciones integradas para abordar desafíos complejos y multiescala, como el cambio climático, la pérdida de biodiversidad, la conservación de recursos naturales y el cumplimiento de los ODS de la Agenda 2030. ARIES se enfoca en la importancia de integrar diversas fuentes de datos —que van desde censos nacionales y teledetección hasta información generada por ciudadanos individuales— y en productos de gemelos digitales más complejos para enfrentar problemas multidimensionales de manera efectiva. La plataforma ARIES tiene como objetivo apoyar la toma de decisiones combinando conocimientos científicos y otros tipos de conocimiento producidos de manera independiente en flujos de trabajo complejos, para abordar problemas en los que los humanos requieren apoyo para integrar las múltiples disciplinas y conocimientos involucrados. Diversos casos de uso posicionan a ARIES como una tecnología transformadora. Entre ellos destacan la evaluación de servicios ecosistémicos, la contabilidad del capital natural, la gestión de desastres y la planificación territorial (incluyendo la planificación urbana) en un contexto de policrisis (climática, de biodiversidad y de sostenibilidad). Estos casos de uso demuestran cómo la IA semántica puede aplicarse en escenarios prácticos para enfrentar los desafíos de sostenibilidad actuales y futuros.
Otros recursos:
- Link a la presentación (9 slides): 2024_ARIES.pptx
- Link al videoclip: https://www.tiktok.com/@bc3research/video/7317989476972776737
Logros alcanzados durante el Plan Complementario (2023-2024)
Avances tecnológicos y recursos educativos: lanzamiento de nuevas plataformas de modelado, datos y e-Learning:
- Lanzamiento del prototipo k.LAB (software de ARIES). Nuevas webs: k.LAB y ARIES
- Lanzamiento portal del datos: “Data Integrated Modelling” Esta web alberga un primer producto global, que ha sido utilizado en la publicación de World Bank “The Changing Wealth of Nations 2024, Capitulo 7”
- Lanzamiento del portal de e-learning con el Curso “From Open to Integrated Science” (últimos 2 módulos disponibles para finales de 2024)
