Bror Jönsson, investigador de la Universidad de New Hampshire, EE.UU, presentó su trabajo sobre inteligencia artificial aplicada a la investigación de la transferencia de carbono en el océano, y explicó cómo estas herramientas abren caminos para comprender fenómenos de alcance global
El seminario del Dr. Bror Jönsson comenzó con una frase contundente: “La inteligencia artificial no es una herramienta mágica que pueda solucionarlo todo”. Observación inesperada, pero necesaria, en un momento en que surgen nuevas aplicaciones de la IA en distintos ámbitos.
El profesor Jonsson es investigador en la Universidad de New Hampshire, de Estados Unidos, originario de Suecia. En ese país realizó sus primeros estudios en biología, en la Universidad de Uppsala, y más tarde obtuvo su PhD. en Oceanografía Física en la Universidad de Estocolmo. El viernes 17 de mayo, estuvo en la Universidad de Concepción, invitado por el Dr. Osvaldo Ulloa Quijada, Director del Instituto Milenio de Oceanografía (IMO) y del Dr. Ronald Mennickent Cid, Director de Investigación y Creación Artística, oportunidad en que presentó parte de sus investigaciones sobre métodos para combinar modelos oceánicos, información satelital y observaciones de campo, utilizando herramientas de IA.
Pensar diferente
En su experiencia, el uso de IA en las ciencias naturales permite encontrar relaciones no lineales, una posibilidad completamente nueva para la ciencia. “Durante cientos de años, hemos estado mirando cosas que tienen una conexión muy directa. Si conducimos más rápido, vamos más lejos, o vemos que la hora del día y la temperatura están directamente correlacionadas. Es una relación lineal muy estricta. Lo que estos modelos pueden hacer es encontrar relaciones que no sean lineales, que sean muy, muy extrañas, o que para ciertos valores tengan una relación positiva, y en un lugar diferente, para otros valores, una relación negativa”.
Estas nuevas posibilidades son las que emocionan a este investigador. “No tenemos idea cómo debería verse esa curva, cómo están conectadas, pero el modelo lo encontrará por nosotros”, aseguró. Sin embargo, aquí viene la advertencia del inicio: pese a la potencia de las herramientas de IA y a su gran capacidad de análisis de datos, sin un ser humano capaz de interpretar esa información, sólo es ruido. “Esto nos permite utilizar las estadísticas de manera muy, muy diferente. Pero la IA no hará el trabajo por ti. Hay que analizarlo, hay que entenderlo”.
Jonsson enfatiza la necesidad de comprender cómo las cosas están conectadas, pues la ciencia necesita comprender, y a la vez, predecir los fenómenos. En esa misma línea, se vuelve relevante reflexionar sobre la importancia de los datos en la investigación científica; si bien los datos de buena calidad y precisión son valiosos, el investigador sugiere que es posible, gracias a las nuevas herramientas, usar datos de menor calidad y aun así encontrar resultados significativos. “Necesitamos pensar en los datos de una manera diferente, y necesitamos pensar en las relaciones de una manera diferente”, señaló. Ocurre que, en ocasiones, se cree que la IA encontrará respuestas incluso a fenómenos que son aleatorios, y en ese caso el modelo no encontrará nada, pese a un registro de datos exhaustivo. “Ahí es donde llegamos al punto en que necesitamos repensar la pregunta, cómo replantear el problema” y pone un ejemplo: si queremos solucionar la congestión vehicular, podríamos con IA optimizar las señaléticas, o poner un impuesto a las horas de más tránsito, pero la idea de construir un tranvía no saldrá de estas herramientas. “La IA puede ayudarnos a comprender lo que tenemos, y a hacer mejoras a eso, pero no nos dará respuestas a muchas preguntas, y ahí es donde debemos comenzar a pensar de manera diferente”.
Analizando el océano con machine learning
El seminario “Break open the Black Box! Using XAI to analyze Random Forest Regression Models of Depth-resolved Ocean Primary Production” se dirigió a una audiencia de diferentes áreas. Y es que estudiar el océano es una tarea interdisciplinaria.
“Es importante que las personas comprendan cómo se usa la inteligencia artificial para entender los océanos”, señala el Dr. Jonsson. En esta oportunidad, el especialista compartió sus investigaciones combinando datos satelitales y de campo gracias a algoritmos de machine learning, para observar con ellos la transferencia de carbono.
“Este es el panorama global: tenemos lo que se llama desoxigenación de los océanos, debido al aumento de las temperaturas. No sabemos si esto va a ser un problema, pero queremos saber cómo afecta a los organismos”, indicó. En el caso de Chile, estas investigaciones son fundamentales, dado que en esta zona se presentan de forma natural índices mínimos de oxígeno. Y el cambio climático, al aumentar la temperatura del océano, aumentará la desoxigenación.
El desafío, según el Dr. Jonsson, es analizar cómo la desoxigenación afecta a estas zonas de baja oxigenación, cómo esto afecta el equilibrio entre las aguas superficiales y las profundas, en definitiva, qué repercusiones tiene sobre la vida marina y el sistema climático de la Tierra. “Los científicos siempre decimos esto, porque es cierto: necesitamos hacer más investigación”, finalizó.
