Datos reactivos y preventivos en el medio ambiente
Curso de Ética y Manejo de Datos para Data Science e Inteligencia Artificial
Contenido del curso
Curso de Ética y Manejo de Datos para Data Science e Inteligencia Artificial
Clase 19 de 20
Clase 19 / 20
Hugo Montoya Diaz
Edward Tuanama
Juan R. Vergara M.
Eduard Giraldo Martínez
Melanie Daniela Ventura Jimenez
Francisco Marín
Wilson Jurado Valbuena
Erick Rosero
Cristian Arias
Juan Pablo Cuenca Ludeña
Jose Ricardo Dueñas Suarez
Luis Fernando Torres Pulgarin
Luis Elicané Tiu Paz
Andrés Felipe Sierra Álvarez
Michelle Lagunas
Leonardo Medina
David Montoya Salazar
Lina Paola Perdomo Rincón
Jefersson Francisco Celis Prieto
Jose Cabrejo
Julio Cesar Godinez
Daniel Dobles
Gabriel Obregón
Rodrigo Alles
Rodrigo Alles
Wow
Cifras poco alentadoras pero debemos tomar coinciencia.
Bee2FireDetection
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Rainforest Connection
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Farm Beats
👾
Una propuesta interesante, que vincula no solamente la inteligencia artificial y los datos sino también el blockchain, es hacerle seguimiento a la ruta que siguen los alimentos desde el momento en que comienzan a ser cultivados hasta que llegan a nuestra mesa. Esto puede tener varios alcances:
Melanie, además se podría por ejemplo controlar si en algún momento se ha roto la cadena de frío (instalación de detectores de temperatura en contenedores) y de esta forma , asegurarnos si los alimentos reúnen o no las cualidades que han de tener . Además de si estamos pagando o no lo que les corresponde.
Tu propuesta me recuerda a Frubana, a diferencia que los clientes de ellos son los restaurantes. A tu aporte me gustaria agregar:
Minería de metales
Muchas veces el uso de agua para la minería tienen un impacto negativo para el ecosistema. Un análisis de agua en tiempo real se podría detectar incluso la minería ilegal que se da en ciertos lugares.
¡En este campo es que me quiero especializar!
Unir mi gusto por los datos y mi pasiòn por el cuidado de nuestro hermoso planeta.
Mis apuntes:
gracias
Un estudio de datos entre relaciones simbióticas entre diferentes especies y tipos de cultivos, para superar el problema de los monocultivos, sin perder eficiencia en la agricultura
Podría predecir el desplazamiento de fauna obligadas por la contaminación que varia las condiciones climaticas requeridas y de esta forma tomar medidas para una ruta segura o bien identificar las posibles causas de una migración.
Una Startup (en la que me fascinaría en algún momento participar) llamada Sunthetics, lo que hizo fue evaluar y mejorar con Machine Learning el proceso de producción del nilon, ya que si bien es una de las industrias más fuertes y que mayor ganacia da, contamina DEMASIADO. El proceso de producción de nilon es bastante viejo y aunque hay mejoras durante el transcurso de los años no deja de ser altamente contaminante y no aprovecha sus residuos. Los que hicieron en esta Startup fue con pocos Datapoints optimizar dicho proceso para hacerlo mucho más amigable con el ambiente sin perder su rentabilidad.
!Smart City in a Box
Pues bien, dentro de los proyectos que contribuyen a mejorar el medio ambiente que se están implementando, puedo mencionar:
++- Bee2FireDetection:++ pertenece a IBM y permite aplicar inteligencia artificial para calcular la probabilidad de que ocurra un incendio. ' ++- Rainforest Connection:++ utilize la herramienta Tensorflow de Google para localizar sonidos sospechosos en entornos forestales protegidos (por ejemplo: motosierras y camiones madereros) ' ++- Farm Beats:++ Usa A.I y Big Data para guiar a los agricultores a establecer sus cultivos en las mejores condiciones.
La aplicación de nuevas tecnologías en beneficio ciudadano, pero mas importante para la implementación de estrategias sostenibles en pro a la mitigación del cambio climático es prioritario, entre las medidas se plantea:
Evaluar niveles de temperatura en puntos claves de la tierra, con esa recolección de datos se pueden trazas comportamientos de la tierra en función de su calentamiento o enfriamiento.
Recientemente, el fenómeno meteorológico conocido como "DANA" (Depresión Aislada en Niveles Altos) causó inundaciones y lluvias intensas en España.
La inteligencia artificial y el análisis de datos pueden ser herramientas poderosas para entender y predecir patrones climáticos y meteorológicos. Al estudiar las condiciones de la tierra y los patrones climáticos, se pueden desarrollar modelos y algoritmos que permitan predecir y prepararnos para eventos como la DANA.
Pero no solo se trata de predecir el clima. La inteligencia artificial también puede ayudarnos a entender cómo las condiciones climáticas afectan a las comunidades y ecosistemas, y a desarrollar estrategias para mitigar el impacto de los desastres naturales.
Siento que podría mejorarse detalles tales control de calidad del aire, potabilidad del agua en zonas de sequía, conversión de energía en zonas áridas, entre otros.
Estudiar la migración animal y su relacion con el cambio climático
El uso de datos para el bien en el contexto del medio ambiente es fundamental para tomar decisiones informadas y proactivas que puedan proteger nuestro entorno y la salud pública. Aquí se presentan ejemplos adicionales que ilustran cómo los datos se utilizan en el ámbito ambiental:
1. Monitoreo de la Calidad del Aire:
2. Tecnología Vestible (Wearables) y Calidad del Aire:
3. Monitoreo Agrícola con Drones:
4. Monitoreo de Condiciones del Suelo:
5. Prevención de Enfermedades de Plantas:
En estos ejemplos, los datos se utilizan tanto de manera reactiva como preventiva. Mientras que algunos datos se utilizan para tomar medidas inmediatas en respuesta a eventos ambientales (como la calidad del aire), otros se recopilan y analizan para anticipar problemas y tomar medidas proactivas en áreas como la agricultura y la conservación del medio ambiente. La recopilación y el uso adecuado de datos en el ámbito ambiental son esenciales para promover la sostenibilidad y la protección de nuestro entorno.
2 proyectos a nivel global que utilizan la inteligencia artificial para abordar los desafíos ambientales:
Reto
El uso de datos y tecnologías de inteligencia artificial (IA) puede tener un impacto significativo en la mejora del medio ambiente y la sostenibilidad. Aquí hay algunas aplicaciones potenciales:
En general, el uso de datos y tecnologías de inteligencia artificial tiene un gran potencial para mejorar la sostenibilidad y proteger el medio ambiente. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la tecnología por sí sola no es suficiente y que se necesita una combinación de políticas, tecnología y cambios en el comportamiento humano para abordar los desafíos ambientales globales.
Datos y medio ambiente
La tecnología y el uso de datos se han convertido en herramientas fundamentales en la lucha contra el cambio climático y la conservación del medio ambiente. La recolección y análisis de datos pueden ayudar a identificar patrones y tendencias, permitiendo a los expertos tomar decisiones informadas y desarrollar estrategias efectivas.
Monitoreo de la calidad del aire
Los datos pueden ser utilizados para monitorear la calidad del aire y ayudar a las autoridades a tomar medidas para reducir la contaminación. Sensores colocados en áreas urbanas pueden medir la cantidad de contaminantes en el aire y proporcionar información en tiempo real. Además, los datos históricos pueden ser utilizados para identificar patrones de contaminación y hacer predicciones para el futuro.
Gestión de recursos naturales
La gestión de recursos naturales también puede beneficiarse del uso de datos. La agricultura de precisión, por ejemplo, utiliza sensores y datos para monitorear las condiciones del suelo, el clima y la salud de las plantas. Esto puede ayudar a los agricultores a maximizar la producción y reducir el uso de recursos como el agua y los fertilizantes.
Conservación de la biodiversidad
La conservación de la biodiversidad también puede beneficiarse del uso de datos. Los datos pueden ser utilizados para monitorear la población de especies en peligro de extinción y ayudar a los científicos a desarrollar estrategias para su protección. Los datos también pueden ser utilizados para monitorear la pérdida de hábitat y ayudar a los planificadores a desarrollar estrategias para la conservación de ecosistemas enteros.
Energías renovables
El uso de energías renovables, como la solar o la eólica, también se beneficia del uso de datos. Los datos meteorológicos pueden ser utilizados para predecir la producción de energía de los paneles solares y las turbinas eólicas, lo que ayuda a los administradores de energía a planificar el uso de la energía y a optimizar la producción.
Conclusión
En resumen, el uso de datos y tecnología puede tener un gran impacto en la lucha contra el cambio climático y la conservación del medio ambiente. Desde el monitoreo de la calidad del aire hasta la gestión de recursos naturales y la conservación de la biodiversidad, los datos pueden ser utilizados para informar decisiones informadas y desarrollar estrategias efectivas.
