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Nuestro grupo eligió como tema del trabajo la “Inteligencia Artificial”; durante nuestras investigaciones individuales, nos topamos con el hecho de que muchas IAs tienen un impacto significativo en el cuidado del medio ambiente, decidimos por tanto centrar nuestro trabajo en esta área, ya que consideramos que el cuidado medioambiental es una temática transversal en la actualidad.

Inicialmente, pensamos dirigir nuestra investigación hacia las artes visuales generativas (una de las aplicaciones más populares de la IA), sin embargo, al ir adentrándonos en el proyecto, nos redirigimos hacia la tarea de descubrir cómo estas tecnologías pueden contribuir a la sostenibilidad y conservación del medio ambiente.

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¿De qué se trata?

De una campaña que une a la organización CSIRO, los guarda bosques indígenas de Aak Puul Ngantam y a Microsoft para salvaguardar los nidos y poblaciones de tortugas de los cambios climáticos, peligro humano y predadores

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es una agencia independiente del gobierno federal australiano responsable de la investigación científica.

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Son miembros de la comunidad tradicional de los Wik Mungkan en el Cabo York, Australia.

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En colaboración con los otros miembros, desarrollaron sistemas basados en la nube y apoyados en Inteligencia Artificial para el análisis de imágenes aéreas

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En el planeta solo existen 7 especies de tortugas marinas, 7, y todas están amenazadas de peligro de extinción. Esta iniciativa se impulsó para ayudar a 3 especies de la zona. Ubicadas en el Cabo York, Australia.

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Tortuga Lomo Plano

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Tortuga Golfina

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Tortuga Carey

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Las lluvias monzónicas en el norte tropical de Australia, conocidas localmente como el Big Wet, causan inundaciones que aíslan extensas áreas y dejan lodo persistente después de la temporada de lluvias. Esto dificulta el reconocimiento tradicional de nidos de tortugas, aumentando la predación de los huevos por depredadores hasta un 100%.

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La iniciativa consta en recorrer extensas distancias con un helicóptero o dron y tomar muchas imágenes aéreas de los extensos terrenos que cubre el ecosistema en cuestión, no solo para avistar nidos, sino también para detectar depredadores

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Este proceso permite hacer el trabajo que tomaría 1 mes de trabajo de reconocimiento de forma tradicional, en tan solo 2 horas

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La ia está centralizada en una nube a la que se le agregan imágenes nuevas constantemente. Entrenándola con algoritmos y aprendizaje, tiene el objetivo de escanear las imágenes de  las playas en busca de huellas de tortugas y depredadores. Miles de imágenes se procesan y analizan con aprendizaje automático, IA y cómputo en la nube.

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Mas bien!

Ambos sistemas han demostrado una promesa inicial de precisión en detección. El clasificador de terreno muestra una precisión superior al 90% al distinguir entre áreas de playa, arbustos y mar, mientras que el detector de rastros y objetos depredadores mejora gradualmente su rendimiento a través del entrenamiento con 45 mil imágenes.

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Armados con información precisa de localización y seguimiento en tiempo real, los guardabosques indígenas pueden entrar. Protegen los nidos con jaulas, redes y cercas con la suficiente fuerza como para mantener alejados a los depredadores, pero con espacios con el tamaño suficiente para que las crías puedan arrastrarse por ellos. A veces, el número de depredadores se controla a través de sacrificio selectivo.

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Para nada

El sistema fue diseñado para que los guardabosques puedan cargar fácilmente las imágenes en una carpeta en la nube de Azure (un programa de almacenamiento de archivos, al estilo drive)

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La misma es compartida con las comunidades indígenas para ayudarles a tomar decisiones culturales que afectan a las poblaciones locales de tortugas y al manejo de depredadores.

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Estos datos son visibles para los guardabosques que están en tierra y la comunidad científica que acompañe. Dándoles el tiempo necesario para planear las acciones que deban llevar a cabo para poder salvaguardar los nidos

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Mientras estaba buscando ejemplos en internet, me encontré con este proyecto interesante de Microsoft, iniciado en 2018 en un maratón de programadores y que sigue vigente hasta hoy en día: Beachbot.

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¿Porque se creó Beachbot? ¿Para qué sirve?

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¿Porque se creó Beachbot? ¿Para qué sirve?

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La premisa de su creación es la siguiente:

“Cada año se tiran más de 4,5 billones de colillas en distintos parajes naturales, como las playas de todo el mundo. Este gesto, además de incívico, es especialmente dañino para el medioambiente: las colillas contienen microplásticos y sus filtros retienen más de 30 sustancias químicas muy tóxicas que, en contacto con el agua, se disuelven contaminando el ecosistema.

Además, las fibras presentes en las colillas pueden tardar 14 años en desintegrarse y, según un estudio de 2019 llevado a cabo por científicos brasileños, se han convertido ya en “el objeto más común encontrado en las playas” que envenena la flora y la fauna del ambiente marino.

Ante este escenario, los holandeses Edwin Bos y Martijn Lukaart de la consultora TechTIcs han creado un robot que, apoyándose en la Inteligencia Artificial de Microsoft, detecta y extrae las colillas de la playa, incluso si estas se encuentran parcialmente enterradas en la arena.”

(Microsoft Prensa, 2021, “Inteligencia Artificial para decir adiós a las colillas en la playa”)

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Como mencionamos recién antes, este robot ha sido programado para juntar las colillas de cigarrillo que le gente deja en la arena con el fin de cuidar el ambiente costero y generar conciencia sobre la basura.

Para lograrlo, los inventores utilizaron cerca de 200 imágenes de colillas de cigarrillos para luego procesarlas con una app llamada Microsoft Trove, la cual sirve para que las imágenes enviadas por los usuarios luego puedan ser utilizadas por los desarrolladores y así entrenar modelos de IA, y se jugaba a analizar qué era o no desperdicio. Todo este proceso testeado en la playa de Scheveningen, Países Bajos.

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A pesar de que lo primero y único que encuentras al buscar sobre Beachbot son artículos de 2021.

Dentro de la página oficial llamada "Project.BB" se destaca, entre las últimas actualizaciones del proyecto, la idea de darnos una experiencia más inmersiva al permitirnos poder controlar el robot de manera virtual para juntar los residuos con un futuro brazo añadido.

Se dice que, hasta ahora, se ha juntado 370 colillas en más de un año.

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TrashBot: la IA que analiza la los residuos para un reciclaje más inteligente

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TrashBot: la IA que analiza la los residuos para un reciclaje más inteligente

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La empresa CleanRobotics creo TrashBot como una solución innovadora ante los desafíos ambientales, combinando la inteligencia artificial, la robótica y la visión artificial.

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Es un contenedor de reciclaje inteligente que clasifica los residuos, un robot que se encarga de la recolección y clasificación de residuos de manera eficiente y autónoma; están equipados con sensores avanzados, brazos robóticos y sistemas de visión artificial que les permiten identificar y recoger diferentes tipos de residuos de forma precisa.

Si, parecido a Wall-E.

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Hoy en día la gestión de los residuos en las ciudades se ha convertido en una de los problemas mas difíciles de manejar.

La falta de concientización sobre cómo la generación de basura impacta en la sociedad, dificulta avanzar hacia ciudades más limpias y mejor gestionadas.

Aún hay mucho camino por recorrer, dado que gran parte de las grandes empresas van lento en la integración de prácticas sostenibles ,y en muchos casos simplemente incorporan el discurso para “parecer más verdes”.

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"Dentro de 7 años, la temperatura de la Tierra aumentará 1,5 ºC, de lo que tal vez no haya retorno. Buenas noticias: fabricar materiales a partir de insumos reciclados genera menos emisiones de carbono que utilizar materias primas. El reciclaje de CleanRobotics puede ayudar y hay “muchos” margen de mejora. "

"¿Sabías que solo el 6 % del plástico se recicla?* Hoy en día, la mayoría de los contenedores de reciclaje se tiran a la basura. Necesitamos contenedores más inteligentes para lograr mejores resultados."

*Estadísticas de la Agencia Nacional del Medio Ambiente (2021)

Cita sacada de la web de CleanRobotics

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Cuando un artículo ingresa a TrashBot, su sistema de percepción captura e identifica la imagen del artículo, a través de Machine Learning clasifica el artículo por tipo de residuo y lo desvía a su respectivo contenedor.

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Meet TrashBot - The smart recycling bin that sorts at the point of disposal

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No, al ser una IA también genera datos de alta calidad para auditorías de residuos, activa alertas de plenitud y cuenta con una gran pantalla para contenido de vídeo.

Y gracias a la conectividad en la nube, su flota de TrashBot solo se vuelve más inteligente con el tiempo.

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Creo personalmente que utilizar una IA como esta para limpiar la basura de la playa es muy beneficioso. No sólo porque, al ser un terreno de arena, sea más complicada la tarea de recolectar residuos, sino porque también termina afectando la flora y fauna marina al dejar que estos sean arrastrados hacia al mar.

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Habiendo analizado los distintos trabajos, podemos tomar una postura positiva respecto al uso de las IAs en el mundo. Si bien es entendible la preocupación por la posible pérdida de empleos, también es importante considerar los beneficios que traen aparejados la utilización de las IAs como herramienta, como, por ejemplo, el incremento en la productividad y la calidad del trabajo atento a que las IAs tienen un menor margen de error en comparación con los humanos y logran una mayor precisión.

En nuestras investigaciones individuales, observamos que muchos proyectos que antes se realizaban sin la aplicación de IAs han visto mejoras significativas en cuanto a velocidad y tasa de éxito gracias a su implementación.

Además es crucial tener en cuenta que el interés general en el cuidado del medio ambiente no es tan alto como debería. La Inteligencia Artificial puede desempeñar un papel vital al aumentar la eficacia de las iniciativas medioambientales, ayudando a que más personas se involucren en la protección del planeta.

Por todo lo expresado podemos sostener que las IAs recién están comenzando su camino y podemos contar con ellas para que nos ayuden a solucionar los problemas medioambientales que causo la raza humana. Quedamos a la espera del máximo desarrollo de estas útiles herramientas.

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Según el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Stanford, la Inteligencia Artificial (IA) se define como la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes. Esta definición abarca el uso de computadoras para comprender y reproducir la inteligencia humana. La IA es, en esencia, la capacidad de una computadora digital o un robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes.

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La IA es una rama de investigación dentro de los estudios informáticos que intenta imitar el funcionamiento de las neuronas humanas en las máquinas y resolver problemas basados en el comportamiento humano. Los sistemas de IA buscan replicar las funciones cognitivas humanas utilizando máquinas, procesadores y software, con el objetivo de realizar tareas de procesamiento y análisis de datos.

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Algunos programas de IA han alcanzado niveles de desempeño comparables a los de expertos humanos en ciertas tareas. Por esta razón, la inteligencia artificial se encuentra en aplicaciones diversas como diagnósticos médicos, motores de búsqueda, y reconocimiento de voz o escritura.

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•	La IA como ciencia implica la investigación y el estudio teórico de principios que permiten a las máquinas aprender y tomar decisiones.

•	La IA como ingeniería se refiere a la aplicación práctica para construir sistemas y dispositivos que puedan realizar tareas inteligentes por su cuenta

•	La IA intenta crear sistemas que imiten y mejoren capacidades humanas, como el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones.

•	La IA permite a computadoras o robots realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz e imágenes.

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1. Inteligencia artificial estrecha: la más habitual; es reactiva, de memoria limitada y está orientada a objetivos específicos.

2. Inteligencia artificial general: es cognitiva (se dice que tienen “personalidad”); trata de simular dentro de la máquina todos los procesos cerebrales humanos para la toma de decisiones de forma autónoma en diferentes escenarios.

3. Súper Inteligencia Artificial: aparece mucho en películas de ciencia ficción, es puramente teórica; debería ser capaz de realizar cualquier actividad mejor que un ser humano, sin necesidad de replicar necesariamente su comportamiento. Con esto nos podemos dar cuenta que el ser humano ya desde hace tiempo que fantaseaba con la existencia de las Inteligencias Artificiales.

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1. Máquinas reactivas: implementa un determinado rango de respuestas (reacciones), está automatizada para reaccionar ante una determinada acción actual; no tiene la capacidad de aprender y administrar una base de datos interna para ejecutar lo que absorbe y evolucionar.

2. Máquinas de memoria limitada: sigue siendo completamente reactiva, pero es capaz de aprender de los datos recientes por un periodo de tiempo corto y limitado; esto le permite generar acciones puntuales y añadirlas a su programación para crear nuevos patrones de comportamiento/respuesta para un futuro no lejano.

3. Teoría de la mente (Theory of mind AI): puramente teórica; implica que, si las máquinas van a andar entre nosotros, deberán tener una comprensión sobre cómo pensamos y sentimos, deberán llegar a saber qué esperamos y cómo queremos que nos traten.

4. Autoconciencia: puramente teórico; en el futuro las máquinas serán conscientes de sí mismas; estaría capacitada para almacenar datos pasados y, en base a ellos, crear un juicio propio y actuar de forma conveniente.

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Análisis Grupal

https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial

https://gamco.es/tipos-de-inteligencia-artificial-capacidad-funcionalidad/

https://www.nationalgeographicla.com/ciencia/2023/02/que-es-la-inteligencia-artificial

Obra de Joaquín Lopez Bravo

https://news.microsoft.com/es-es/2021/06/15/conocimiento-indigena-e-inteligencia-artificial-para-proteger-a-las-crias-de-tortugas-marinas-de-los-depredadores/

Obra de Emma Lombar:

https://cleanrobotics.com/trashbot/

Obra de Julia Moirano

https://www.infobae.com/america/tecno/2021/07/28/beachbot-el-robot-que-limpia-las-colillas-de-cigarrillo-en-la-playa/

https://news.microsoft.com/es-es/2021/08/05/inteligencia-artificial-para-decir-adios-a-las-colillas-en-la-playa/

https://www.rtl.nl/bright/artikel/5344465/robot-strand-opruimen-afval-zwerfaval-robots

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Que IAs Podemos Encontrar en la Vida Cotidiana?

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Que IAs Podemos Encontrar en la Vida Cotidiana?

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ChatGPT: Un modelo de lenguaje avanzado utilizado para generación de texto, asistencia conversacional y otras aplicaciones basadas en el lenguaje textual.

Alexa, Siri, Google Assistan: son asistentes virtuales que responden a comandos de voz, realizar tareas como búsqueda de información y controlar dispositivos inteligentes en el hogar mediante la automatización de acciones basadas en la voz.

DeepDream: Esta IA utiliza redes neuronales para transformar imágenes y generar patrones visuales surrealistas que a menudo se consideran artísticos.