Diferencia entre revisiones de «Inteligencia Artificial para el Medio Ambiente y la Sostenibilidad»

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Inteligencia Artificial para el Medio Ambiente y la Sostenibilidad (ARIES) es un proyecto de investigación internacional sin ánimo de lucro alojado en el Centro vasco para el cambio climático (BC3) con sede en Bilbao, España. [1]​Fue creado para integrar modelos computacionales para la evaluación de la sostenibilidad ambiental y la elaboración de políticas [2][3][4]​ a través de la ecoinformática. [5]

Tecnología y aplicaciones

El objetivo de ARIES es integrar datos y modelos científicos que simulan sistemas ambientales y socioeconómicos. A través de la semántica (ciencia computacional)[6]​, busca  abordar problemas de modelización científica [7]​; siguiendo los modelos y datos FAIR [8]​ que son los que cumplen con los principios de encontrabilidad, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización, gracias a una infraestructura de software de código abierto llamado Knowledge Laboratory (k.LAB) para describir semánticamente, codificar y distribuir datos y modelos para usuarios finales, modeladores y administradores de redes. [9]


Actualmente, ARIES tiene dos aplicaciones online: k.Explorer [10]​ y ARIES for SEEA.[11][12]​ Lanzada en otoño de 2018, k.Explorer es una interfaz que permite a los usuarios no técnicos ejecutar modelos sofisticados.[13]​ La aplicación ARIES for SEEA la lanzó en abril de 2021 BC3 en colaboración con la División de Estadísticas del Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de Naciones Unidas (UN DESA) y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) para contabilizar el capital natural de una manera rápida, estandarizada y personalizable.[14][15]​ En marzo de 2021, poco después de la adopción de la Contabilidad de Ecosistemas del Sistema de Contabilidad Ambiental y Económica (SEEA) por parte de las Naciones Unidas,[16]​la aplicación ARIES for SEEA se puso a disposición en la Plataforma Global de las Naciones Unidas con el fin de acelerar la implementación de SEEA a escala mundial.[17][18][19]

Historia y colaboradores

El proyecto ARIES nació en abril de 2007 en el Gund Institute for Ecological Economics de la Universidad de Vermont (Estados Unidos), gracias a una subvención de un millón de dólares de la Fundación Nacional de Ciencias del Gobierno de Estados Unidos.[20]​ A lo largo del año siguiente, se desarrolló un prototipo del sistema de modelización y en 2012 se puso en línea un prototipo funcional.[21]​ Desde 2010, el proyecto tiene su sede en BC3, donde la tecnología ha continuado desarrollándose desde entonces.[22]​ A partir de 2013, el equipo de ARIES ha organizado la Universidad Internacional de Primavera sobre Modelización de Servicios Ecosistémicos,[23]​ una escuela anual de modelización intensiva para científicos y analistas políticos que trabajan en el ámbito de la sostenibilidad medioambiental.[24]

ARIES está dirigida desde un centro global en BC3 en colaboración con la Università Ca' Foscari de Venecia, el Centro de Investigación del Cambio Global, HydroloGIS, IHCantabria, el Instituto de Materiales y Sistemas para la Sostenibilidad de la Universidad de Nagoya, el Banco Interamericano de Desarrollo (IDB), UN DESA, la Universidad de Údine y el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS).

Referencias

  1. Models and Tools, bc3research.org
  2. ARIES (ARtificial Intelligence for Ecosystem Services): a new tool for ecosystem services assessment, planning, and valuation., bioecon-network.org/
  3. A guide to models and data, un.org
  4. Villa, Ferdinando; Bagstad, Kenneth J.; Voigt, Brian; Johnson, Gary W. et al. (13 March 2014). «A Methodology for Adaptable and Robust Ecosystem Services Assessment». PLOS ONE (en inglés) 9 (3): e91001. Bibcode:2014PLoSO...991001V. PMC 3953216. PMID 24625496. doi:10.1371/journal.pone.0091001.  Parámetro desconocido |doi-access= ignorado (ayuda)
  5. Villa, Ferdinando; Ceroni, Marta; Bagstad, Ken; Johnson, Gary; Krivov, Sergey (1 de enero de 2009). «ARIES (ARtificial Intelligence for Ecosystem Services): A new tool for ecosystem services assessment, planning, and valuation». ResearchGate. Consultado el 23 de enero de 2022. 
  6. Barry, Katie (29 de abril de 2016). «Paying for rainforests: current PLoS research on the economic valuation of ecosystem services». PLoS Blog. 
  7. Barry, Katie (29 de abril de 2016). «Paying for rainforests: current PLoS research on the economic valuation of ecosystem services». PLoS Blog. 
  8. Wilkinson, Mark D.; Dumontier, Michel; Aalbersberg, IJsbrand Jan; Appleton, Gabrielle et al. (15 March 2016). «The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship». Scientific Data (en inglés) 3: 160018. Bibcode:2016NatSD...360018W. OCLC 961158301. PMC 4792175. PMID 26978244. doi:10.1038/sdata.2016.18. 
  9. An interoperability strategy for the next generation of SEEA accounting un.org
  10. k.Explorer github.com
  11. ARIES for SEEA un.org
  12. Gonzalo, Marilín (9 de junio de 2021). «Inteligencia Artificial para calcular la contribución de la naturaleza al bienestar económico». Newtral. 
  13. ARtificial Intelligence for Ecosystem Services (ARIES) govt.nz
  14. Artificial intelligence saving the natural world un.org
  15. Alonso, Tania (6 de julio de 2021). «¿Cuánto contribuye la naturaleza a nuestra prosperidad económica? La IA nos ayuda a medirlo». Nobbot. 
  16. UN adopts landmark framework to integrate natural capital in economic reporting un.org
  17. UN launches the first artificial intelligence tool for rapid natural capital accounting unep.org
  18. UN launches AI tool to measure ecosystems of countries gov.in
  19. Calero, Juan (1 de junio de 2021). «ARIES for SEEA: la tecnología desarrollada en Vizcaya y adquirida por la ONU que calcula la contribución de la naturaleza al bienestar». InnovaSpain. 
  20. «Award Abstract # 0640837 Project ARIES: An Integrated Digital Collaboratory to Support the Economic Valuation of Ecosystem Services». National Science Foundation. Division of Biological Infrastructure. Consultado el 23 January 2022. 
  21. “AI and Spain’s climate change and decarbonisation agenda” Report digitalfuturesociety.com
  22. «Aries Project Archives». B3info. B3Research. Consultado el 23 January 2022. 
  23. ISU 2019 bc3research.org
  24. Larrauri, Eva (24 de marzo de 2013). «Tenemos que aprender la manera de vivir con menos». El País. 

Enlaces externos