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La versión beta de IBM de su Inteligencia ambiental (EI) ofrece a los desarrolladores de aplicaciones y científicos de datos información ambiental seleccionada impulsada por IA con acceso a datos geoespaciales y satelitales de código abierto.
Esta plataforma basada en la nube proporciona una variedad de API geoespaciales, meteorológicas y climáticas, lo que permite a los usuarios crear aplicaciones que aborden la sostenibilidad, el cambio climático y las necesidades regulatorias.
IBM apunta a que el software ayude a las empresas a gestionar los riesgos financieros asociados con las perturbaciones climáticas. Tanto el sector público como el privado enfrentan desafíos relacionados con el clima, incluidas interrupciones operativas, daños a los activos y vulnerabilidades de la cadena de suministro. IBM Environmental Intelligence ofrece datos geoespaciales, modelos avanzados y conocimientos de IA para ayudar a las organizaciones a abordar estos problemas críticos.
“La Inteligencia Ambiental es un producto nuevo, pero algunos de sus restos datan de hace varios años. Contamos con una comunidad de investigación de IBM muy amplia de científicos climáticos y de sustentabilidad que están invirtiendo y trabajando con problemas de tipo industrial específicos, problemas de tipo climático que son realmente innovadores”, David Blanch, director de gestión de productos, ESG e Inteligencia Ambiental de IBM. , dijo a TechNewsWorld.
El versátil conjunto de API impulsa los conocimientos medioambientales
La solución EI de IBM ofrece un conjunto de API para ayudar a los desarrolladores y científicos de datos a recopilar y analizar datos de la superficie de la Tierra para obtener conocimientos predictivos y una toma de decisiones proactiva. Simplifica el proceso de trabajar con datos satelitales públicos procesándolos, normalizándolos y organizándolos en capas geoespaciales, preparándolos para su análisis y visualización.
Imágenes satelitales que destacan datos de biomasa para respaldar el monitoreo ambiental y las iniciativas de sostenibilidad.
Las API y un kit de desarrollo de software (SDK) de Python brindan acceso a imágenes de alta resolución, datos meteorológicos globales y otros conjuntos de datos valiosos para obtener información para tomar medidas más rápidas. La plataforma EI presenta un modelo básico desarrollado conjuntamente con la NASA para el preprocesamiento y la limpieza de datos geoespaciales.
Otras características clave incluyen un acceso perfecto a conjuntos de datos ambientales y geoespaciales a través de API fáciles de usar para análisis en tiempo real. Las consultas geoespaciales-temporales utilizan un motor de información avanzada para analizar datos geoespaciales y temporales y mejorar la funcionalidad de las aplicaciones.
La plataforma de Inteligencia Ambiental de IBM presenta capas de datos, modelos predictivos e información para respaldar la toma de decisiones y los esfuerzos de sostenibilidad.
Los datos meteorológicos históricos bajo demanda brindan acceso a datos meteorológicos pasados para informar modelos predictivos y optimizar las operaciones en varios sectores. La consulta de datos avanzada permite a los usuarios ejecutar consultas complejas en diversos conjuntos de datos ambientales con resoluciones espaciales y temporales personalizables.
Las API automatizan los cálculos de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) para las emisiones internas y de la cadena de suministro para rastrear y gestionar las huellas de carbono.
La plataforma beta es gratuita. IBM considerará futuras decisiones sobre precios y empaque en espera de la respuesta del mercado.
Las tendencias del mercado muestran nuevos usos de los datos climáticos
IBM se dirige a una audiencia específica de constructores técnicos, desarrolladores y comunidades de científicos de datos debido a las tendencias observadas en el mercado. Según Blanch, estos usuarios objetivo no son necesariamente todos los científicos del clima o meteorólogos que se benefician del acceso a datos innovadores, de ponerlos detrás de una API y de aplicar casos de uso integrables en sus aplicaciones existentes.
Las tendencias implican cómo el cambio climático está afectando las operaciones comerciales en varios sectores verticales. Las investigaciones indican que los desastres relacionados con el clima están causando pérdidas significativas a nivel macro. Algunos de los conjuntos de datos dentro de la inteligencia ambiental se dividen en un par de categorías.
Un conjunto de datos son imágenes satelitales de código abierto, que ofrecen imágenes de alta resolución capturadas por satélites europeos que orbitan alrededor del mundo cada cinco días. Estas imágenes admiten una amplia gama de aplicaciones, desde el monitoreo ambiental hasta el cumplimiento normativo.
«Una organización podría acceder a esas imágenes sin procesar por sí sola, pero enfrentaría muchos desafíos con la eliminación de la nube antes del procesamiento», señaló Blanch sobre un beneficio clave de utilizar la plataforma EI.
Otro conjunto de datos incluye datos meteorológicos como registros históricos, actualizaciones en tiempo real y pronósticos meteorológicos a corto plazo. Blanch señaló que a esos escenarios deberían agregarse proyecciones climáticas para necesidades a más largo plazo que impliquen planificación climática.
Pensando en términos de ejemplos comerciales específicos, ¿cómo se puede generar más resiliencia dentro de su organización frente a peligros naturales como inundaciones e incendios forestales? ¿Cómo maneja la planificación del riesgo de desastres y las evaluaciones de riesgos? ¿Cómo calcula las emisiones de carbono de su empresa?
Visualización del riesgo de incendios forestales en todas las regiones utilizando la plataforma de inteligencia ambiental de IBM para la planificación y resiliencia ante desastres.
“Si piensas en cómo las empresas están operacionalizando la sustentabilidad, tienen un activo industrial y un vínculo de metano con un equivalente de carbono en el flujo de trabajo actual. Se podría emitir una orden de trabajo para que alguien pueda realizar algún mantenimiento para estos diferentes grupos operativos que no son personas tradicionales con mentalidad de sostenibilidad”, sugirió Blanch.
Soluciones de sostenibilidad para industrias diversas
Según Blanch, IBM quiere expandirse más allá de los usos tradicionales para beneficiar las aplicaciones potenciales en otras industrias. Hizo referencia a casos de uso que ya muestran el éxito de la IE en la agricultura, como el seguimiento de cultivos, la predicción del rendimiento y la agricultura de precisión.
Por ejemplo, un acceso más fácil a los datos satelitales está ayudando a las organizaciones a cumplir con las nuevas regulaciones ambientales de los gobiernos. La regulación de la deforestación de la Unión Europea es un ejemplo de ello.
Requiere que las empresas revisen sus cadenas de suministro y verifiquen que no estén trabajando con proveedores que violen estos requisitos reglamentarios que implican cambios extensos en el uso de la tierra.
Otro ejemplo involucra cómo la tecnología IE de IBM puede impactar el crecimiento animal e influir en los ajustes nutricionales basados en las condiciones ambientales. Algunos grupos desarrollaron un sistema de modelado predictivo utilizando datos meteorológicos para evaluar los niveles de micotoxinas en sus cultivos. Pudieron crear un modelo de pronóstico utilizando datos ambientales y meteorológicos de la plataforma para mejorar sus operaciones comerciales.
Mapa de distribución de temperatura que ayuda a la elaboración de modelos predictivos para la agricultura y la toma de decisiones relacionadas con el clima.
“El potencial para la obtención de imágenes remotas de terceros es enorme. Por lo tanto, no es necesario que sean meteorólogos ni expertos en clima, pero pueden tener acceso a un conjunto de datos seleccionados y preprocesados que podrían estar disponibles con tutoriales, muestras y guías sencillos para integrarlos en sus aplicaciones, modelos o flujos de trabajo. ”, dijo Blanch sobre el objetivo del software IE de IBM.
Las imágenes de OpenStreetMap en este artículo fueron proporcionadas a TechNewsWorld por cortesía de IBM.
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