El primo de ChatGPT acaba de ser contratado por la NASA. El 1 de febrero, la NASA e IBM anunciaron una nueva asociación entre las dos grandes organizaciones, destinada a aplicar herramientas de inteligencia artificial (IA) a la climatología, escudriñar la literatura de investigación en busca de respuestas rápidas e identificar características en los datos de las ciencias de la Tierra.
Esta no es ni mucho menos la primera incursión de la NASA en la inteligencia artificial, ni siquiera la primera colaboración de la agencia con IBM. En 2014, la NASA colaboró con el gigante tecnológico para inferir mediciones de la radiación extrema del sol cuando falló un sensor del Observatorio de Dinámica Solar. Un año después, la NASA puso en marcha un campamento de verano para reunir a científicos con ingenieros de Silicon Valley, conocido como Frontier Development Lab.
Además, desde los albores de las técnicas de aprendizaje automático, científicos de todos los ámbitos de la NASA han utilizado estas herramientas en sus propios proyectos, desde la observación del sol hasta el diseño de robots autónomos de recogida de datos. Sin embargo, a medida que la IA ha ido ganando en potencia y complejidad, a los investigadores les ha resultado más difícil aprovechar todo el potencial de estas herramientas. Cada vez que inician un nuevo proyecto, muchos ingenieros y científicos de la NASA construyen un modelo a medida para cada conjunto de datos. Para resolver este problema, la NASA organizó en 2020 un taller sobre IA. Buscaba respuestas a problemas a gran escala y muy exigentes, soñando con algo más que modelos únicos para cada problema, y la tecnología de IBM parecía perfecta para sus necesidades.
«Todos hemos oído y visto la magia» de los modelos de aprendizaje automático de amplia aplicación, especialmente los modelos lingüísticos como ChatGPT, dijo Priya Nagpurkar, desarrolladora principal de IBM, en una rueda de prensa. «Estamos en este punto único en el que es hora de tomar esos avances y aplicarlos a diferentes dominios… además de hacer avanzar la ciencia».
Esta colaboración es la primera vez que un tipo concreto de IA -una técnica flexible y de amplia aplicación conocida como modelo de fundamentos, que IBM está a la vanguardia del desarrollo- se aplica a las ciencias de la Tierra. «Aunque la NASA e IBM llevan años debatiendo el uso de la IA para resolver diversos problemas, la investigación de IBM sobre el modelo de cimentación ha sido el catalizador de esta colaboración», afirma Danielle Cerasani, representante de IBM.
Como se describe en un reciente comunicado de prensa, la colaboración prevé abordar dos proyectos principales: responder a preguntas basadas en la literatura científica y analizar grandes conjuntos de datos de la Tierra para identificar patrones y tendencias. La NASA proporciona acceso a su vasta colección de datos de observación de la Tierra y a sus científicos, mientras que IBM aporta su experiencia en el desarrollo de IA y su investigación actual en esta tecnología.
La búsqueda bibliográfica se basa en una tecnología similar a ChatGPT, y la NASA espera que sirva como una especie de motor de búsqueda ultraavanzado para los científicos. Uno de sus principales argumentos de venta es que sus respuestas irán acompañadas de citas -enlaces directos a los trabajos de investigación de los que extrae la información-, a diferencia de otras herramientas que actúan más bien como una misteriosa caja negra. Rahul Ramachandran, investigador científico del Centro Marshall de Vuelos Espaciales de la NASA, declaró en una rueda de prensa que esta tecnología podría estar lista a mediados de 2023.
Aun así, algunos científicos se muestran escépticos. «La capacidad del modelo para resumir información y responder preguntas, que es el aspecto más innovador sobre todo para la comunidad en general, también corre un mayor riesgo de sesgo», afirma Viviana Acquaviva, física y especialista en IA de la Universidad de la Ciudad de Nueva York. «Hemos visto cómo modelos de última generación como ChatGPT pueden producir fácilmente respuestas sesgadas o incorrectas, aunque suenen plausibles y seguras». En un anuncio del nuevo chatbot Bard de Google, por ejemplo, la IA afirmó incorrectamente que el telescopio espacial James Webb había captado la primera imagen de un exoplaneta, cuando el Very Large Telescope del Observatorio Europeo Austral lo había hecho años antes.
Mientras tanto, la aplicación de la IA a las observaciones de la Tierra es la parte científicamente más interesante de la colaboración, al menos para Acquaviva. La NASA alberga los mayores archivos de datos del mundo sobre nuestro planeta -suficientes para llenar alrededor de un millón de iPhones típicos- y esperan clasificarlos más eficazmente con los modelos de IBM.
«Nuestro archivo alcanza actualmente los 70 petabytes y se prevé que crezca en unos años hasta los 250 petabytes… Damos soporte a 7.000 millones de usuarios en todo el mundo que acceden a nuestros datos para investigación y aplicaciones», declaró Ramachandran a la prensa. «Claramente, dada la escala de los datos que tenemos, tenemos un problema de big data».
Con la nueva tecnología de IA, esperan rastrear fácilmente el tiempo y los desastres naturales en todo el planeta, desde las huellas de los tornados hasta las nubes de polvo. Ramachandran imaginó un escenario en el que un equipo de respuesta a catástrofes pudiera analizar rápidamente el alcance de las inundaciones tras un huracán, lo que permitiría una ayuda de emergencia más rápida y eficaz. El equipo planea analizar primero un conjunto de datos conocido como Landsat Sentinel-2 armonizado, una combinación de observaciones de dos potentes satélites de la NASA. Sin embargo, este trabajo no ha hecho más que empezar, y Ramachandran lo describe como un «área abierta» de investigación.
La colaboración también tiene la intención de hacer públicos el código y otras herramientas que desarrollen a través de estos proyectos, poniéndolos a disposición de cualquier persona interesada en su uso. «Es emocionante ser testigo de los avances hacia la creación de una comunidad inclusiva e interdisciplinar», afirma Acquaviva, «que puede hacer que los datos climáticos y las herramientas de IA sean más accesibles para los científicos y el público.»
Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine
