{"id":66958,"date":"2020-06-27T07:00:36","date_gmt":"2020-06-27T10:00:36","guid":{"rendered":"http:\/\/patagoniambiental.com.ar\/info\/?p=66958"},"modified":"2020-06-26T14:25:50","modified_gmt":"2020-06-26T17:25:50","slug":"cientificas-de-madryn-desarrollan-mapa-de-cultivo-del-valle-con-inteligencia-artificial-para-ayudar-a-cuidar-el-agua","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/patagoniambiental.com.ar\/info\/cientificas-de-madryn-desarrollan-mapa-de-cultivo-del-valle-con-inteligencia-artificial-para-ayudar-a-cuidar-el-agua\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficas de Madryn desarrollan mapa de cultivo del Valle con inteligencia artificial para ayudar a cuidar el agua"},"content":{"rendered":"
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Puerto Madryn.-Utilizaron inteligencia artificial de Microsoft para crear un mapa de cultivos e identificar el tipo de pr\u00e1cticas que hay en cada parcela.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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De izquierda a derecha: Silvia Flaherty, investigadora y docente Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco; Ana Liberoff, investigadora Centro Nacional Patag\u00f3nico (CENPAT) – CONICET; y Natalia Pessacg, investigadora Centro Nacional Patag\u00f3nico (CENPAT) – CONICET<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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En tiempos donde existe una creciente demanda del suelo, donde ciudades enteras aumentan su poblaci\u00f3n y por tanto sus exigencias al medio ambiente, se vuelve clave contar con proyectos que tiendan a planificar de manera ordenada la distribuci\u00f3n del territorio.<\/p>\n

La gesti\u00f3n del territorio est\u00e1 asociada de manera directa a las pr\u00e1cticas de uso y cobertura del suelo y el cambio clim\u00e1tico es un factor determinante en su implementaci\u00f3n. Los modelos clim\u00e1ticos proyectan para la cabecera de la cuenca del R\u00edo Chubut un aumento de temperatura mayor a 1.5 \u00b0C y una disminuci\u00f3n de la precipitaci\u00f3n de entre 10 y 30%, lo que se traduce en una disminuci\u00f3n de la producci\u00f3n de agua media anual de entre un 30 y un 40% para el periodo 2071-2100.<\/p>\n

Las protagonistas del proyecto<\/strong><\/p>\n

Ana Liberoff, Natalia Pessacg y Silvia Flaherty son tres cient\u00edficas argentinas que viven en Puerto Madryn. Ana y Natalia pertenecen al equipo de investigaci\u00f3n del Centro Nacional Patag\u00f3nico (CENPAT) que depende del CONICET y Silvia a la Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco.<\/p>\n

Desde hace seis a\u00f1os trabajan en la investigaci\u00f3n de los servicios ecosist\u00e9micos que son aquellos que la naturaleza le brinda a la sociedad (como por ejemplo el suministro de agua limpia), de gran relevancia e impacto en la calidad de vida de las personas.<\/p>\n

En diciembre de 2018, a partir del programa\u00a0AI for Earth<\/em><\/strong>\u00a0de Microsoft, que invierte en investigaci\u00f3n de IA y tecnolog\u00eda en cuatro \u00e1reas clave: cambio clim\u00e1tico, agricultura, biodiversidad y agua, a trav\u00e9s de contribuciones que brinden acceso a IA, ofertas de capacitaci\u00f3n y educaci\u00f3n e inversi\u00f3n en soluciones innovadoras, las cient\u00edficas avanzaron un paso m\u00e1s en su investigaci\u00f3n. Formaron un grupo interdisciplinario integrado por expertas en biolog\u00eda, meteorolog\u00eda, sensores remotos, ingenier\u00eda electr\u00f3nica y computaci\u00f3n, con el prop\u00f3sito de crear un mapa de uso y cobertura del suelo para el Valle Inferior del R\u00edo Chubut.<\/p>\n

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Uno de los objetivos de este mapa es contar con tendencias de cambio de uso de suelo combinadas a cambio clim\u00e1tico. Los efectos de este \u00faltimo, sumados a la transformaci\u00f3n en la cobertura del suelo, pueden afectar la cantidad y calidad del agua del r\u00edo. El 80% del agua del r\u00edo se utiliza para el sistema agr\u00edcola ganadero, por eso, es muy importante la eficiencia del riego y estudiar qu\u00e9 se siembra y qu\u00e9 no en cada lugar.<\/p>\n

Para lograrlo se necesita tener un mapa de cultivos e identificar el tipo de pr\u00e1cticas que hay en cada parcela. Eso solo ha sido posible, y mucho m\u00e1s preciso, a partir del uso de Inteligencia artificial e im\u00e1genes satelitales.<\/p>\n

Los\u00a0feedlots<\/em>, lugares de engorde para vacas, son tambi\u00e9n un caso concreto donde la gesti\u00f3n de uso del territorio puede aplicarse. En vez de dejar que las vacas deambulen y coman por ah\u00ed, les entregan la comida concentrada; lo \u00fanico que hacen es comer durante todo el d\u00eda. Al estar ancladas en un lugar, crecen mucho m\u00e1s en menos tiempo. Los desechos que genera si no est\u00e1n bien controlados, confluyen en los canales y r\u00edos.<\/p>\n

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Contar con un mapa de este tipo permitir\u00e1 definir cu\u00e1les son las zonas adecuadas y menos perjudiciales para ubicar el\u00a0feedlot<\/em>, lo que ayudar\u00e1 a controlar hacia d\u00f3nde van esos desechos para no poner en riesgo el agua.<\/p>\n

Alexandra Trujillo (becaria doctoral en el CENPAT) es ingeniera electr\u00f3nica, experta en Machine Learning\/Deep Learning y se encarg\u00f3 de escribir una arquitectura nueva de modelo de\u00a0deep learning<\/em>\u00a0para clasificar usos y coberturas a partir de im\u00e1genes satelitales. El modelo lo bautizaron como SatNet (por Sat\u00e9lite + Network) y se encuentra en proceso de registro acad\u00e9mico. La aplicaci\u00f3n de herramientas de inteligencia artificial vuelve al proyecto algo \u00fanico en la Patagonia.<\/p>\n

Si bien la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes satelitales se puede hacer con distintas metodolog\u00edas, la inteligencia artificial permite automatizar el proceso y repetirlo a\u00f1o con a\u00f1o de manera autom\u00e1tica. Si se mira, por ejemplo, desde un sat\u00e9lite los cultivos se parecen mucho unos con otros y son muy dif\u00edciles de discriminar: cu\u00e1les son \u00e1rboles, cu\u00e1les frutales, cu\u00e1les hortalizas o s\u00f3lo pasturas.<\/p>\n

Con herramientas de inteligencia artificial de Microsoft Azure lograron discriminar hortalizas -como la zanahoria, la lechuga y la cebolla-, los frutales -como la cereza y las manzanas- y algunas pasturas. Es aqu\u00ed donde la inteligencia artificial ayuda a tomar la informaci\u00f3n de las im\u00e1genes, ya que para poder cuantificarlas es necesario saber qu\u00e9 hay en cada porci\u00f3n de tierra. Por eso, el mapa permite determinar \u00e1reas. Con\u00a0deep learning<\/em>\u00a0y la creaci\u00f3n de redes neuronales, al identificar ciertos patrones, se le ense\u00f1a al modelo qu\u00e9 es cada cosa que ve para que despu\u00e9s repita este ejercicio por su cuenta.<\/p>\n

Durante esos meses de trabajo se atravesaron distintas etapas que incluyeron mapear los cultivos, la utilizaci\u00f3n y decodificaci\u00f3n de im\u00e1genes satelitales y la creaci\u00f3n de distintas redes neuronales, se generaron varias versiones de mapas para el Valle Inferior del R\u00edo Chubut. Aunque la labor para mejorar el mapa final contin\u00faa, hasta ahora hay 9 clases diferentes que son los usos de suelo principales que se encuentran en el valle, con buenos niveles de precisi\u00f3n que llegan al 83%.<\/p>\n

Tanto para organismos provinciales y nacionales, proyectos similares en otros puntos del pa\u00eds, como para aquellos encargados de administrar el agua, contar con mapas de estas caracter\u00edsticas es esencial, ya que ayudan a detectar tendencias y a planificar un mejor uso de los recursos naturales. Por eso, la idea es trabajar en conjunto con la Compa\u00f1\u00eda de Riego del Valle Inferior del R\u00edo Chubut para generar una versi\u00f3n mejorada del mapa.<\/p>\n

Procesos de Reentrenamiento: aprender es hacer algo nuevo en equipos interdisciplinarios<\/strong><\/p>\n

Producir conocimiento y ponerlo a disposici\u00f3n de la sociedad es trabajar sobre el presente, pero tambi\u00e9n sobre el futuro. Planificar, proyectar y mejorar la relaci\u00f3n de los seres humanos con su entorno se vuelve fundamental en tiempos de cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n

Detr\u00e1s de un a\u00f1o en\u00e9rgico de investigaci\u00f3n, las historias de Ana, Silvia y Natalia condensan las transformaciones que vive cualquier investigador cuando se cruzan modos tradicionales de investigar y nuevas tecnolog\u00edas: emerge la oportunidad y necesidad de aprender y desarrollar nuevas habilidades, adem\u00e1s de entrar en contacto con expertos de otras \u00e1reas.<\/p>\n