Qué fácil ha sido darnos cuenta del impacto del cambio climático cuando nos mostraron hace años cómo los glaciares comenzaron a desaparecer de forma dramática, también se ha vuelto muy evidente en todo el mundo los cambios de comportamiento de la naturaleza que nos rodea.

Pero hasta qué punto los expertos han sido capaces de darle seguimiento a todos estos cambios, al menos fue muy cercana cuando empezamos a ver los primeros indicios, pero ahora los cambios han sido tan generalizados en cada rincón del mundo, que se ha vuelto difícil para la ciencia saber exactamente cómo ha evolucionado la situación.

Esto solamente quiere decir una cosa, que el problema que hemos causado a nuestro planeta ya se nos ha ido de las manos y posiblemente necesitemos tecnología de la más avanzada para saber qué tan mal están yendo las cosas.

Esto ha dado pie al uso de tecnología como la inteligencia artificial y el machine learning para poder hacer frente al maremoto de información que proviene de todos lados, así lo ha comprobado estudio más reciente de la revista científica Nature titulada “Evidencia basada en aprendizaje automático y mapeo de atribución de 100.000 estudios de impacto climático”.

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Aquí nos explica que las evidencias de los estragos del cambio climático no han hecho nada más que ir en aumento en todo el mundo, lo que ya ha hecho imposible para los científicos llevar el paso de lo que está sucediendo.

Debido a que todo lo que ocurre en nuestra naturaleza está conectado, no basta con saber todo lo que ocurre en una región, pues lo que ocurre en un lado del planeta puede estar directamente relacionado con lo que ocurre en el extremo contrario, así que es necesario leerlo como un todo.

Ante las toneladas de información humanamente imposible de procesar, este grupo de científicos ha tenido que crear un modelo creado en lenguaje BERT que sea capaz de “hojear” toda la información de más de 102.100 estudios y ordenarla lógicamente para poder ser estudiada.

¿Qué es el lenguaje BERT y por qué ha sido una clave en el procesamiento de esta información vital?

Representación de Codificador Bidireccional de Transformadores o BERT, por sus siglas en inglés, se trata de una tecnología inspirada en redes neuronales para hacer que las máquinas sean capaces de procesar el lenguaje natural (PNL).

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Esta tecnología es relativamente nueva, creada en 2018 nada más y nada menos que por el equipo de Google para mejorar sus servicios de búsqueda, aunque se le atribuye su creación a Jacob Devlin y su equipo en esta gran empresa multinacional.

Esto significa que cada vez que realizamos una búsqueda en Google, este hace uso del lengua BERT para interpretar lo que las personas están diciendo. Pero, ¿qué significa esta nueva tecnología en Google?

Significa que ya quedaron atrás las viejas búsquedas basadas únicamente en palabras claves, como cuando Google solía buscar únicamente las palabras que los usuarios ingresaban. Ahora Google tendrá la capacidad de interpretar, correlacionar, buscar entre millones de datos y prácticamente tratar de “entender” lo que le queremos decir a Google para mostrar mejores resultados.

Para entender mejor cómo funciona y cómo está ayudando ahora a la ciencia, echemos un vistazo a sus primeros usos antes de lanzarse al estrellato en Google.

La idea de que el mundo necesitaba algo como BERT, fue cuando hubo la necesidad de crear modelos que sean capaces de entender contextos, realizar funciones semi supervisadas e incluso aprender, esto ocurrió específicamente en los laboratorios de Inteligencia Artificial de Microsoft y la Universidad de Washington.

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Como su nombre lo indica, BERT es capaz de entender un lenguaje bidireccional. Es decir, no toma literalmente lo que una persona puede escribir en Google, por ejemplo. Sino que será capaz de analizar las palabras de izquierda a derecha, no existen respuestas correctas así que se abre a una amplia gama de interpretaciones.

A comparación de viejas tecnologías que lee palabra por palabra de un vocabulario y la procesa, BERT es capaz de leer el contexto. Por ejemplo, si buscáramos “perro grande café sintético”, la máquina no lanzará todos los resultados con esas palabras, pues con solo la palabra “sintético” entenderá, por contexto, que está hablando de prendas para perro que sean de color café, y no necesariamente lanzará resultados de perros con pelaje café.

Otro ejemplo sería la búsqueda de “estrella”, donde otras tecnologías lanzarán innumerables temáticas referentes a estrellas, donde BERT, de acuerdo al contexto, lanzará resultados ya sea de una estrella del cine o la música, o los resultados referentes a astronomía.

Tal vez no fue evidente para el ojo común del usuario, pero ya gozamos de esta tecnología desde el 2019 en el buscador de Google, que desde luego tendrá un poder y un alcance mucho mayor de acuerdo al área en donde sea aplicado, como la ciencia.

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Así ha ayudado BERT a la ciencia hasta ahora para conocer nuestra situación global

Gracias a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático basado en BERT, de los más de 100.000 estudios científicos que se ha analizado, hasta ahora se sabe que el 85% de la población global ya han sido afectadas dramáticamente por el cambio climático.

Este dato se logró obtener gracias a que estas tecnologías han sido capaces de generar un mapa global de las afecciones registradas de momento, también arrojó datos de los cambios de temperatura y precipitaciones que han podido ser comparadas, obteniendo un patrón de cómo el ser humano ha impactado en estos cambios.

Si bien esta información tan impactante ha sido obtenida mediante mapeos automáticos, esta tecnología aún está en una etapa de desarrollo, y no debería de ser reemplazada con la evaluación hecha por expertos en el tema, después de todo, la capacidad de evaluar de un ser humano aún no ha podido ser sintetizada en las máquinas.

Sin embargo, apuntan que es una ayuda invaluable para la ciencia, especialmente en una etapa muy difícil donde los cambios ocurren todo el tiempo, en todo el mundo, y no hay expertos suficientes para poder peinar todos los datos que se agregar cada instante.

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Para darnos una idea de la magnitud de la literatura científica que se genera, luego del Quinto Informe de Evaluación Principal del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) liberado en 2014 hasta la los últimos años, se han generado 46.000 artículos nuevos con toda la complejidad que conlleva analizar cada uno de ellos.

Gracias a BERT, también se pudo hacer una búsqueda exhaustiva sobre artículos científicos relevantes, encontrando la existencia de más de 600.000 ejemplares, donde cerca de 100.000 de estos son de gran relevancia para observar de cerca el cambio climático global.

Además, la inteligencia artificial de BERT también  arrojó algunas conclusiones generalizadas como que en América del Norte, Europa y Asia hay más estudios de gran relevancia a comparación de otras zonas menos desarrolladas como América del Sur, Oceanía y África que se encuentran en clara desventaja.

También encontró que cerca de 34.800 artículos se inclinan a observar el impacto en el agua dulce y ecosistemas terrestres, habiendo escasez de investigación en otros ecosistemas como las montañas, glaciares y zonas nevadas, donde solo se encontró 6.306 artículos.

Gracias a esto se han encontrado brechas y aspectos del cambio climático en las que falta profundizar o incluso empezar a observar para saber la magnitud del problema. También da pistas sobre en qué aspectos es necesario hacer acciones inmediatas debido a la gravedad del impacto.

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En un futuro no muy lejano se espera que esta misma tecnología se utilice para crear herramientas más avanzadas, por ejemplo, crear mapas que muestren los cambios en tiempo real conforme se registren nuevos datos que podrían estar interconectados con la base de datos de las organizaciones mundiales, en vez de revisar únicamente documentos.

Esto podría ayudar a tomar decisiones más reactivas, certeras y rápidas ante cualquier cambio que se registre en el momento, tal y como sucede en menor escala  en algunas ciudades donde se realizar restricciones del tránsito de vehículos cuando los índices de contaminación son altas.

Sin duda estamos ante el avance de una nueva forma de entender cómo el ser humano ha impactado y lo sigue haciendo en el progresivo deterioro de las condiciones climáticas de nuestro planeta, e incluso permitiría predecir mejor y a ciencia cierta hacia qué futuro nos estaríamos dirigiendo si no tomamos las medidas necesarias.