Logro desbloqueado – Casi 200 millones de imágenes de un mapa nacional de cubierta terrestre en alrededor 10 minutos


Por: Lucas Joppa, jefe científico ambiental en Microsoft.

Cuando iniciamos con AI for Earth, teníamos una sola, pero gran, ambición – transformar de manera fundamental la manera en que nosotros, como sociedad, monitoreamos, modelamos y gestionamos los recursos naturales del planeta.

Al final, esa transformación requerirá recolectar y procesar enormes conjuntos de datos – una misión que puede tomar mucho tiempo y dinero, incluso con las avanzadas herramientas de cómputo en la nube e IA como el aprendizaje profundo. En parte, esas barreras han reducido el progreso de importantes herramientas para la conservación, como mapas actualizados de la cubierta terrestre.

Estoy emocionado por compartir que hemos conseguido un logro en cómputo que mueve la aguja hacia el análisis en tiempo real de los datos de la cubierta terrestre. Primero compartimos la noticia en Build – la conferencia anual para desarrolladores de Microsoft – y en estos días, Jennifer Marsman, ingeniera de AI for Earth, discutió nuestros resultados en un evento de IA en París.

¿Por qué importa el mapeo de la cubierta terrestre? Existen tres importantes razones.

  1. El mapeo de la cubierta terrestre es la base de la conservación efectiva y el crecimiento sustentable. Los datos son el fluido vital de los esfuerzos en conservación; y para proteger ecosistemas complejos, como las cuencas hidrográficas, los conservacionistas necesitan datos espaciales precisos. Los mapas de cubierta terrestre en tiempo real y de alta resolución pueden guiar los esfuerzos de conservación, pero crear esos mapas a través de las imágenes disponibles – y dar seguimiento a los cambios con el paso del tiempo – requiere de algoritmos y recursos de cómputo complejos.
  2. Estas bases han estado en ruinas. El mejor mapa disponible de la cubierta terrestre en los Estados Unidos se encuentra a una resolución de 30 metros y se encuentra desactualizado por 8 años. Esto es debido a que procesar la explosión del satélite, las imágenes aéreas y de sensor es algo tedioso y que consume mucho tiempo.
  3. Esta situación sólo se va a deteriorar. Ahora nos encontramos en la recolección de datos geoespaciales a una tasa increíble. Necesitamos algoritmos, y el hardware en el que corren, para poder mantener el ritmo con la creciente velocidad de la recolección de datos.

Debido a que este problema de mantener al día el mapeo de la cubierta terrestre es tan básico e importante, fue uno de los primeros proyectos que tomamos con AI for Earth, en asociación con Esri y Chesapeake Conservancy. A través de algoritmos en la plataforma Azure de Microsoft y la integración con el software de mapeo espacial ArcGIS de Esri, Chesapeake Conservancy y sus colaboradores en Chesapeake Bay Partnership crearon un mapa de la cubierta terrestre preciso y actualizado de la cuenca hidrográfica de la Bahía de Chesapeake a un metro de resolución – para brindar acceso a los datos a los conservacionistas con 900 veces la información que antes estaba disponible.

Esto es increíble para Chesapeake, pero todavía tiene al resto del país sin un mapeo, una tarea que podría requerir el procesamiento de más de 10 billones de pixeles de imágenes en categorías como bosques, campos, agua, y áreas urbanas. Hasta hoy, esto tomaría una enorme cantidad de tiempo y recursos manuales.

Ahora, a través del Proyecto Brainwave, somos capaces de procesar más de 20 terabytes de imágenes aéreas en datos de cubierta terrestre para todo Estados Unidos en menos tiempo, y por mucho menos dinero, que con las soluciones existentes. Utilizamos una nueva solución de chip FPGA (matriz de puerta programable de campo) en Azure, que puede rastrear a través de casi 200 millones de imágenes en alrededor de 10 minutos por un costo de 42 dólares. Estos resultados allanan el camino para que las organizaciones produzcan nuevos mapas de cubierta terrestre de alta resolución en una infraestructura que puede escalar hacia arriba o hacia abajo para todos los tipos de problemas alrededor del mundo.

Para ser claro, los algoritmos necesitan ser rápidos y precisos, y aún hay mucho trabajo y pruebas por hacer en ese sentido. No obstante, estos rápidos resultados son un buen primer paso para impulsar a la gente a que apliquen IA a una escala terrestre. Y por supuesto, el mapeo de la cubierta terrestre es sólo uno de los más de 100 proyectos en los que hemos invertido – por favor revisen nuestro sitio web: https://www.microsoft.com/en-us/aiforearth para las actualizaciones más recientes en nuestros beneficiarios, proyectos y progreso.

Para conocer más:

  • Visiten el sitio web de AI for Earth
  • Vean el video de la habilitación de conservación de precisión en la Bahía Chesapeake
  • Vean este tutorial sobre cómo utilizar PFGA para el mapeo de cubierta terrestre
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