Inteligencia Artificial para la sostenibilidad
La Inteligencia Artificial (IA) para la sostenibilidad se refiere a la aplicación de tecnologías y técnicas de IA para abordar retos medioambientales, sociales y económicos con el objetivo último de promover el desarrollo sostenible y preservar los recursos del planeta para las generaciones futuras. La IA desempeña un papel fundamental en el análisis de grandes cantidades de datos relacionados con el cambio climático, la biodiversidad, el consumo de energía y otros factores relacionados con la sostenibilidad. Permite elaborar modelos predictivos, tomar decisiones basadas en datos y optimizar el uso de los recursos, lo que conduce a prácticas sostenibles más eficientes y eficaces.
En DaSCI hemos analizado en profundidad cómo la Inteligencia Artificial puede ser un factor determinante en la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Nuestro lema es IA-loves-ODS.
Buscamos apoyar la investigación en IA y ODS para avanzar en cuatro objetivos principales:
- Reforzar la línea de investigación en IA para el cambio climático mediante el desarrollo de modelos de IA para analizar el impacto del cambio climático en la zona de Sierra Nevada, en particular para la identificación de especies vegetales mediante el uso de drones e imágenes de satélite. Participamos en el proyecto LifeWatch Smart Ecomountains.
- Reforzar la línea de investigación en IA para Energías Renovables (ER) proponiendo modelos de IA para caracterizar sistemas fotovoltaicos, modelar la generación de combustible con biomasa y optimizar los sistemas de generación para el consumo de energía. Se desarrollarán modelos avanzados de IA para sistemas de generación combinada de energía, aspectos de economía circular y explicabilidad en tareas específicas. Participamos en el proyecto MOBILETE.
- Potenciar la línea de investigación sobre IA para la sostenibilidad en agricultura mediante la utilización de modelos de IA para mejorar las prácticas de agricultura sostenible, incluyendo la evaluación del agua, la detección de enfermedades de las plantas y la estimación automatizada del rendimiento utilizando el aprendizaje profundo y la visión por computador. DaSCI ha alcanzado objetivos para la evaluación del agua de las plantas en el campo utilizando IA y sensores no invasivos (espectroscopia y termometría), pero aún se necesita más investigación y transferencia.
- Reforzar la línea de investigación sobre IA para prevenir la deforestación mundial mediante el desarrollo de modelos de IA para el reconocimiento de especies de madera con el fin de vigilar y prevenir el comercio ilegal de madera, ayudando a los agentes de aduanas y a las autoridades en la detección temprana de envíos sospechosos. Participamos en el proyecto GO IMAI. La investigación futura se centra en hacer que los modelos sean robustos frente a ataques y cambios en la distribución de los datos y en mejorar su explicabilidad y generalización.
Investigadores relacionados:
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Bergmeir, Christoph | bergmeir@uKQNswsgr.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor - Maria Zambrano |
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Gómez Romero, Juan | jgomez@ugrIt7HjR8QS7.es | – | |
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Gutiérrez Salcedo, Salvador | salvagutiBdxpe2f7w@decsai.ugr.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | – |
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Herrera Triguero, Francisco | herrera@decsai.We0Wf9pvs0.ugr.es | – | |
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Khaldi, Rohaifa | rohaifa.khaldi@lifewatch.ef4Pog5eu | – | |
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Molina Solana, Miguel | miguelmolinaqKqF_2n@ugr.es | – | |
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Montes Soldado, Rosana | rosana@ugr.4Tcf9qVfQM0ies | – | |
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Peregrin Rubio, Antonio | peregrin@dti.uhqyF1uxx.dAu.es | – | |
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Tabik, Siham | siham@ugr.dGnffdes | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor |