miércoles, 6 de mayo de 2020


INGENIERIA DE LAS TELECOMUNICACIONES

¿Qué entiende por sistema de inteligencia ambiental?, ¿Conoce alguno implementado en Colombia o en el mundo?

Actualmente disponemos de mucha información ambiental y grandes cantidades de datos. Sin embargo, esta información no siempre es usada para apoyar procesos de toma de decisiones en las empresas o gobiernos, y tampoco se utiliza en su totalidad para generar herramientas de gestión o políticas públicas que contribuyan a la protección del Medio Ambiente. Es decir, tenemos mucha información ambiental, pero muy poco conocimiento e Inteligencia Ambiental.


Los desafíos ambientales que actualmente enfrentamos nos deben motivar a buscar soluciones innovadoras y holísticas, en donde se colabore y fomente la integración con otras áreas de conocimiento, para generar soluciones ambientales efectivas y costo-eficientes que estén al alcance de todos los países. En este marco, el uso de herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning en complemento con Inteligencia Ambiental, nos puede ayudar a disponer de herramientas poderosas que contribuyan a gestionar y a enfrentar de mejor forma los grandes problemas ambientales que afectan a todo el mundo, como:

  • Cambio Climático.
  • Pérdida de Biodiversidad.
  • Tráfico Ilegal de Especies
  • Contaminación del Océano por Basura Marina.
  • Escasez de Agua
  • Especies Invasoras.
  • Contaminación del Aire.
  • Inadecuada Gestión de Residuos Sólidos.




¿Que es la Inteligencia Ambiental?

No existe una definición única para la Inteligencia Ambiental, ya que este concepto ha sido usado en Ciencias de la Computación, Ciencias Ambientales y hasta en la Psicología. Sin embargo, investigadores de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (NOAA, por sus siglas en inglés) ha trabajado bastante tiempo en la materia, y de acuerdo con su propuesta, Inteligencia Ambiental podría definirse como:

La producción de conocimiento ambiental oportuno, confiable y adecuado para el apoyo a la toma de decisiones a nivel local, estatal y nacional.

Este enfoque debe estar basado en lo siguiente:

  • Colección de información y datos de alta calidad, provenientes de observaciones y monitoreo de aguas, suelo, aire, biodiversidad, etc. de una región determinada.
  • Modelación de la información colectada para realizar lo siguiente: predecir futuros riesgos ambientales, posibles escenarios de contaminación, magnitud impactos en la salud de las personas, efectos en la Biodiversidad y Ecosistemas, entre otros.
  • Integración de datos de diferentes fuentes o de diferentes propósitos, pero que son de utilidad para el Medio Ambiente como: datos meteorológicos, datos de actividad de embarcaciones pesqueras, datos económicos y de comercio internacional, datos de salud pública, etc.



Antecedentes históricos


Se atribuye a Mark Weiser la autoría del concepto AmI cuando trabajaba en 1988 para Xerox en el Parc Lab de California. Weiser y sus colaboradores desarrollaron el primer escenario de cientos de pequeños computadores interconectados, que pasaban inadvertidos en forma de insignias, tarjetas y pizarras electrónicas.

En Junio de 1998, Palo Alto Ventures y Silicon Artists, por encargo de Philips, desarrollan un primer informe sobre AmI como la visión que transformaría la industria electrónica para ofrecer equipos según las ideas originarias de Weiser.
En 1999, Philips se une a la Oxygen alliance, cuyo objetivo era anticipar el desarrollo de la tecnología digital del siglo XXI. El consorcio definió una visión tecnológica en la que estos ordenadores ubicuos interconectados aprenderían de sus usuarios y mejorarían la vida de la gente. Por primera vez el ser humano no tendría que adaptarse a las máquinas, sino que la tecnología se adaptaría a él.


Aplicaciones de la inteligencia ambiental

  • Aplicaciones sociales. Gracias a la AmI se puede potenciar la participación del individuo en las redes sociales; así como aplicarlo al marketing.
  • Aplicaciones en la sanidad: Se puede monitorizar el bienestar físico y mental de los individuos. Permite que el individuo adquiera una participación activa en su salud o en la de otros.
  • Integración de las personas con algún tipo de discapacidad o minusvalía (E-inclusión) y de grupos más desfavorecidos como ancianos o niños.
  • Aplicaciones en el hogar: es uno de los campos que más se están potenciando. Hogares inteligentes que se adaptan a las necesidades del habitante de la casa en momentos de ocio, rutinas diarias o incluso en situaciones con nuevos miembros o invitados.






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