Cómo la inteligencia artificial ayuda a entender mejor los datos del planeta para comprender el cambio climático

El cambio climático es un problema que ya está afectando a todo el planeta. Muchos investigadores aportan todos sus conocimientos para encontrar la forma de solucionar este grave inconveniente. Entre ellas se encuentra Bianca Zadrozny. Esta investigadora brasilera dirige un grupo de investigación sobre aprendizaje automático para datos geoespaciales en IBM Research Brasil, habiendo trabajado en aplicaciones en las áreas de agricultura digital, petróleo y gas, minería y, recientemente, en clima.

Zadrozny es licenciada en Ingeniería Informática y Doctora en Ciencias de la Computación. Actualmente, es parte de un equipo de investigadores del proyecto en el que la NASA está utilizando la solución de Inteligencia Artificial de IBM.

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¿Cómo es ser parte de un equipo compuesto de hombres? Ella puede hablar de eso porque le sucede a menudo. “Muchas veces participo en proyectos en los que soy la única mujer en la parte técnica. De cierta manera aumenta la expectativa y la visibilidad de mi trabajo. Eso sí, cualquier error o acierto contará como un error o acierto de mujer, y no mío individual. Esto puede ser bueno o malo dependiendo del punto de vista”, adelanta.

Zadrozny habla sobre la importancia del proyecto que está realizando, los desafíos de aún tienen las mujeres en el mudo científico y tecnológico; y deja un mensaje clave para aquellos que desean seguir sus pasos.

-¿Cómo llegó a convertirse en investigadora de IBM, siendo latinoamericana y mujer?

-Me gradué en Ingeniería Informática de la Pontificia Universidad Católica de Rio de Janeiro, Brasil. Luego decidí continuar mis estudios haciendo un doctorado en el área de Inteligencia Artificial en la Universidad de California, Estados Unidos. Durante el doctorado tuve la oportunidad de hacer una pasantía de investigación en IBM T.J. Watson Research Center en Nueva York, y cuando terminé el doctorado tuve una vacante como investigadora del centro.

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Después de eso, decidí volver a Brasil y me convertí en profesora en la Universidad Federal Fluminense. Luego, en 2011, IBM abrió un centro de investigación en Río de Janeiro y me invitó a volver. Desde entonces trabajo como investigadora y gestora de investigación, en proyectos con otros investigadores de Brasil y otros centros de investigación que IBM ha estado difundiendo en todo el mundo.

-¿Cómo llega a trabajar en forma conjunta con la NASA?

-Desde 2020, la investigación de mi grupo se centra en el uso de la Inteligencia Artificial para la adaptación al cambio climático. En particular, nos focalizamos en el procesamiento y análisis de datos geoespaciales, como los datos satelitales y las predicciones climáticas, para la estimación de los riesgos climáticos.

En 2022, con la popularización de los llamados “modelos fundacionales” para la inteligencia artificial, la NASA buscó a IBM para realizar un proyecto conjunto con el objetivo de construir modelos fundacionales utilizando datos geoespaciales. Como mi grupo ya estaba trabajando en ese tema, me involucraron en el proyecto.

-¿Cuál es su rol dentro del proyecto de la NASA con IBM? ¿Y cuántas personas forman parte de este grupo?

-Mi papel es liderar los experimentos para demostrar que el modelo fundacional que estamos creando puede funcionar para una variedad de tareas útiles en el monitoreo de impactos climáticos. Por ejemplo, utilizando datos de satélites en zonas que han sufrido inundaciones o incendios, podemos entrenar al modelo para reconocer este tipo de eventos en las imágenes.

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-¿Cómo explicaría, en palabras simples, de qué de trata el proyecto con la NASA?

-Estamos procesando datos satelitales que monitorean la superficie de la Tierra para ser capaces de mapear y cartografiar con mayor facilidad y rapidez los cambios que ocurren en la superficie del planeta, como inundaciones, incendios, construcciones, deforestación, cambios en la vegetación, emisiones de CO2 y metano, etc.

Lo hacemos utilizando una nueva tecnología de Inteligencia Artificial conocida como los modelos fundacionales (o “modelos de fundación”). Estos modelos son grandes redes neuronales que procesan una gran cantidad de datos para aprender patrones en los datos con poca supervisión humana. Después de ser entrenados podemos hacer inferencias automáticamente cuando se generan nuevos datos satelitales y detectar más rápidamente los cambios en el planeta.

-¿Cómo pueden, estas investigaciones, impactarnos a todos en nuestro día a día?

-El uso de este tipo de modelo por parte de instituciones y empresas gubernamentales puede mejorar la respuesta a los eventos climáticos y ayudar en la prevención de riesgos. Además, una mejor supervisión de las fugas de CO2 y metano puede ayudar a las empresas y a los gobiernos a disminuir sus emisiones, contribuyendo a una desaceleración del cambio climático.

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-¿Sigue siendo difícil ser investigador en el mercado laboral actualmente? ¿Cuál es la situación de las mujeres científicas?

-Al comienzo de su carrera el investigador debe pasar por un buen curso de graduación, seguido de un doctorado en una institución de vanguardia, que tiene buenos investigadores y hasta pueden dirigir a los estudiantes para orientarlos a trabajar bien. Por lo tanto, los países que tienen estas instituciones logran formar buenos investigadores y atraer a estudiantes interesados de todo el mundo.

Es importante tener en cuenta que el inicio de la carrera es difícil, por lo que la persona tiene que renunciar directamente a un trabajo que paga mejor, y se dedica mucho a hacer el doctorado, pero en las áreas tecnológicas generalmente esta inversión vale la pena, porque hay mucha oferta de trabajo para talentos con conocimientos avanzados y capaces de desarrollar nuevas tecnologías.

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En el caso de las mujeres, la participación en el área tecnológica lamentablemente sigue siendo baja desde los cursos de pregrado. Por ejemplo, en Estados Unidos, las mujeres representan solo el 22% de las personas que reciben doctorados en computación y ese porcentaje ha crecido poco en las últimas décadas. En 1998, por ejemplo, era del 16%.

-¿Cuál es su mensaje a los profesionales y sobre todo a las mujeres que tienen el sueño de trabajar en empresas como IBM y la NASA? ¿Qué deben tener en cuenta?

-Trabajar en investigación tecnológica de vanguardia requiere mucha dedicación y es un proyecto a largo plazo, por lo que es clave, en primer lugar, elegir un tema que realmente les interese y que se imaginen que puede impactar a la sociedad a largo plazo. Desarrollar su propio punto de vista preguntándose por qué vale la pena invertir en el área. Por último, traten de rodearse de personas que entiendan y apoyen este esfuerzo.

GDA / La Nación / Argentina / Cintia Perazo