Introducción a la inteligencia artificial#
La inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Puedes pensar en la IA como un software que aprende patrones a partir de ejemplos y toma decisiones o hace predicciones basándose en lo que ha aprendido.
Existen dos categorías principales de IA que encontrarás:
IA analítica#
La IA analítica examina datos para encontrar patrones, hacer predicciones y extraer información útil. Puede realizar tareas repetitivas de manera automática y consistente, lo cual resulta especialmente útil para proyectos de ciencia participativa que pueden tener miles de fotografías.
Ejemplos: identificar especies en fotografías, predecir patrones meteorológicos y detectar enfermedades en imágenes médicas.
IA generativa#
La IA generativa crea contenido nuevo, como texto e imágenes. Probablemente hayas visto muchos ejemplos en ChatGPT, pero este tipo de IA también se utiliza para generar descripciones de imágenes, analizar sentimientos y realizar muchas otras tareas.
Esta lección se centra en la IA analítica y sus aplicaciones en la ciencia participativa.
Comprender el mundo a través de los datos#
La IA analítica es especialmente valiosa para la ciencia participativa, también llamada ciencia ciudadana, porque ayuda a voluntarios e investigadores a procesar y comprender grandes cantidades de datos recopilados en el mundo real.
1. Clasificación: organizar elementos en categorías#
La clasificación examina algo y determina a qué categoría pertenece.
La IA aprende a partir de miles de ejemplos etiquetados. Si le muestras 10,000 fotografías de aves junto con los nombres de sus especies, aprende a reconocer las características que distinguen a un cardenal de un arrendajo azul.
Aplicaciones:
Subir una fotografía de un ave, una planta o un insecto para que la IA identifique su especie
Clasificar muestras de agua como “seguras” o “requieren atención” según su color y claridad
Identificar si una galaxia en una imagen de telescopio es espiral, elíptica o irregular
Identificar especies de ranas por sus llamados o detectar cantos de ballenas en grabaciones del océano
2. Regresión: predecir valores continuos#
La regresión predice un número o una medida en lugar de una categoría. La IA aprende las relaciones entre distintas mediciones. Si le muestras datos históricos de temperatura, humedad y luz solar junto con mediciones del crecimiento de plantas, puede aprender a predecir cuánto crecerá una planta bajo condiciones específicas.
Aplicaciones:
Predecir niveles de contaminación, por ejemplo, “concentración de PM2.5: 45 μg/m³”, a partir de lecturas de sensores
Estimar la cantidad de animales presentes en un hábitat a partir de observaciones parciales
Predecir cuándo florecerán las plantas utilizando datos de temperatura y precipitación recopilados por voluntarios
Asignar puntuaciones numéricas sobre el estado de salud de los arrecifes de coral a partir de fotografías
3. Segmentación: delinear y separar#
La segmentación dibuja límites precisos alrededor de objetos o regiones de interés dentro de una imagen. La IA aprende a reconocer dónde comienza y termina cada objeto, píxel por píxel.
Aplicaciones:
Delinear automáticamente distintos tipos de terreno, como bosques, humedales y zonas urbanas, en imágenes satelitales
Trazar los límites de diferentes tipos de coral y de la cobertura de algas en fotografías submarinas
Delinear y medir la extensión de residuos plásticos durante actividades de limpieza del océano
Calcular el área exacta de cobertura arbórea en vecindarios urbanos
4. Detección de objetos: encontrar y localizar#
La detección de objetos encuentra todos los casos de objetos específicos dentro de una imagen y dibuja recuadros a su alrededor. La IA reconoce qué objetos están presentes y dónde se encuentran. También puede identificar varios objetos de distintos tipos dentro de una misma imagen.
Aplicaciones:
Detectar y contar animales automáticamente en miles de fotografías tomadas con cámaras trampa
Encontrar y rastrear nidos de aves en grabaciones de cámaras instaladas en senderos
Detectar y contar pequeñas partículas de plástico en fotografías ampliadas de muestras de agua
Contar y localizar diferentes especies de abejas que visitan flores en videos de lapso de tiempo
5. Modelos de visión y lenguaje: conectar imágenes y palabras#
La IA de visión y lenguaje comprende tanto imágenes como texto. Esto le permite responder preguntas sobre fotografías, generar descripciones o buscar imágenes mediante lenguaje natural. Estos modelos aprenden las relaciones entre las características visuales y el lenguaje, por lo que pueden “comprender” lo que ocurre en una imagen y comunicarlo con palabras.
Aplicaciones:
Encontrar observaciones específicas mediante una descripción, como “Muéstrame todas las fotografías con flores moradas cerca del agua”
Generar automáticamente descripciones detalladas de observaciones de campo
Identificar y describir al mismo animal en varias fotografías
Evaluar si las observaciones cumplen con los requisitos de una investigación, por ejemplo, “¿Esta fotografía es lo suficientemente clara para identificar la especie?”
Uso responsable de la IA#
Es importante recordar que la IA analítica funciona mejor cuando trabaja en colaboración con las personas. En la ciencia participativa:
Las personas recopilan datos diversos del mundo real en lugares y condiciones a los que la IA no podría acceder por sí sola
La IA procesa rápidamente grandes volúmenes de datos para encontrar patrones
Las personas verifican los resultados de la IA, detectan errores y se encargan de casos inusuales o ambiguos
La IA aprende de las correcciones realizadas por las personas y mejora continuamente
Esta colaboración permite que quienes participan en proyectos de ciencia participativa contribuyan a investigaciones a escalas que antes no eran posibles, desde el seguimiento de migraciones mundiales de aves hasta el monitoreo de la salud de los océanos y el mapeo de la biodiversidad.
Primeros pasos#
Muchos proyectos de ciencia participativa ya incorporan IA analítica. Puedes encontrar proyectos en plataformas como:
Tus observaciones y clasificaciones ayudan a entrenar y mejorar estos sistemas de IA, al mismo tiempo que contribuyen a investigaciones importantes.