Un nuevo artículo dirigido por cuatro investigadores e investigaoras de BC3 e Ikerbasque muestra cómo la aplicación de inteligencia artificial (IA) puede hacer que el conocimiento humano sea interoperable a gran escala para abordar cuestiones socioecológicas complejas. La investigación, publicada en la revista Environmental Evidence, explica cómo la utilización de razonamiento automático y modelización semántica en los sistemas de IA, en lugar de basarse únicamente en el aprendizaje automático, ayuda a conectar los datos y modelos existentes y accesibles a través de la red, lo que constituye un paso fundamental hacia la síntesis abierta y la reutilización del conocimiento para apoyar la toma de decisiones.
Al etiquetar la información científica revisada por pares y disponible en línea de forma que resulte legible tanto para los humanos como para los ordenadores, y al utilizar estándares comunes para datos y modelos que pueden ser utilizados por máquinas, estas pueden buscar, organizar, reutilizar y combinar la información de forma rápida y novedosa, reduciendo la latencia del sistema y logrando una modelización en tiempo real.
Las investigadoras/es aplicaron la tecnología de integración de orientación semántica ARIES para apoyar el Sistema de Contabilidad Ambiental y Económica (SEEA, por sus siglas en inglés), un estándar internacional que mide los vínculos entre las contabilidades económicas nacionales y las reservas de capital natural y los flujos de servicios de los ecosistemas en términos físicos y monetarios, así como la información sobre la extensión y el estado de los ecosistemas.
El resultado, la plataforma online ARIES for SEEA lanzada en abril de 2021, confirmó el potencial de las tecnologías de integración del conocimiento semántico para la efectiva recopilación automatizada de datos, necesaria para la supervisión de complejos sistemas socioeconómicos vinculados. Se podría emplear el mismo enfoque para integrar datos y modelos producidos de manera independiente y disponibles en línea en otros ámbitos científicos y de toma de decisión.
En palabras del profesor de Ikerbasque Ferdinando Villa, investigador principal del proyecto ARIES en BC3 y coautor del artículo: “El objetivo de ARIES y el enfoque de la modelización integrada es maximizar el valor de la información científica, así como garantizar su empleabilidad y modularidad teniendo en cuenta su diseño, más que su propósito. Nuestro objetivo es construir un fondo común de conocimiento que englobe el mejor conocimiento científico sobre la Tierra y el desarrollo sostenible, en el que se facilite una integración sin fisuras y una generación de nuevos conocimientos multidisciplinares a partir de componentes desarrollados de manera independiente”.
La profesora de Ikerbasque María José Sanz, directora científica de BC3 y coautora del artículo, ha manifestado lo siguiente: “En BC3 vemos ARIES como una infraestructura de conocimiento conectado independiente y de interés público, que no está dominada por las grandes empresas tecnológicas y que sitúa a los usuarios y la propiedad de sus datos en el centro. ARIES se está convirtiendo en una infraestructura digital de interés global, gracias al apoyo del Gobierno de España y del Gobierno Vasco. Nuestro objetivo ahora es seguir ampliándola para satisfacer la creciente demanda mundial de gestión sostenible de nuestros recursos naturales”.
En palabras del investigador de Ikerbasque Stefano Balbi, director ejecutivo del proyecto ARIES en BC3 y principal autor del artículo: “El actual corpus de inteligencia humana, incluido el sistema de publicaciones científicas, no puede ser explotado con la eficacia necesaria para hacer frente a los actuales retos socioecológicos globales. Hay una rama de la IA, casi olvidada, que desempeña un papel clave y creemos que ha llegado el momento de dar un nuevo enfoque a esta cuestión”.
Entre las personas autoras del artículo cabe destacar también a los investigadores/as del Servicio Geológico de Estados Unidos, WWF y la Universidad Ca' Foscari de Venecia. Forman parte de la Asociación de Modelización Integrada, que engloba al proyecto ARIES y reúne a las instituciones que contribuyen a diseñar y construir un horizonte de información integrada.
.png)
