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EL FUTURO DE LA COMIDA
Protegiendo el suministro de alimentos de las futuras generaciones gracias al centro de inteligencia artificial de Lenovo

Tiempo de lectura: 4 minutos

Los investigadores del Centro de Análisis Geoespacial de la Universidad Estatal de Carolina del Norte utilizan el Centro de Innovación de Inteligencia Artificial de Lenovo y algoritmos de aprendizaje profundo para supervisar tierras de cultivo de todo el mundo y predecir el impacto futuro del cambio climático en ellos.

El maíz, el café, el chocolate e incluso el vino son algunos de los alimentos que podrían verse perjudicados por los efectos del cambio climático, si es que ya no lo están. Un estudio reciente constató que la producción de los diez principales cultivos del mundo ha empezado a menguar, un descenso que afecta desproporcionadamente a los países en condiciones de inseguridad alimentaria.

La situación está empeorando. Los investigadores prevén que la población mundial aumentará en tres mil millones de personas en 2050. Para alimentar a esa población global adicional, la producción agrícola debe aumentar un 50 por ciento, según el Dr. Ranga Raju Vatsavai, profesor asociado de ciencias informáticas de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y director asociado del Centro de Análisis Geoespacial. Para producir estos cultivos, añade, vamos a necesitar agua dulce, de la cual un 70 por ciento se usa actualmente en la agricultura..

“La única forma de gestionar esto es mediante prácticas más inteligentes", prosigue Vatsavai, quien cuenta con más de 25 años de experiencia en la gestión de datos espaciotemporales a gran escala y aprendizaje automático.

En colaboración con Lenovo, Vatsavai está aplicando algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje profundo al problema de supervisión de cultivos en todo el mundo con la esperanza de "optimizar las necesidades de las poblaciones futuras". Aunque actualmente la producción de alimentos a escala mundial es mayor que la demanda, es probable que no ocurra lo mismo en las próximas décadas cuando aumente la población mundial y notemos los efectos del cambio climático.  

 

Vatsavai y su equipo esperan mitigar la gravedad de una posible escasez de alimentos en todo el mundo mediante el uso de la innovadora tecnología de imágenes geoespaciales, que les permite cartografiar, supervisar y prever el estado de salud de las tierras de cultivo. Utilizando imágenes por satélite de alta resolución, el proceso de análisis puede identificar los cultivos y supervisar su estado a una escala y exactitud sin precedentes. Con el tiempo, el sistema podrá crear un modelo del impacto futuro del cambio climático —como las sequías y las heladas, y el uso del agua en la agricultura— e incluirá sensores instalados directamente en los campos de cultivo capaces de supervisar factores como la humedad del terreno y las condiciones climáticas.

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Vatsavai tiene previsto proporcionar a los agricultores productos de datos inteligentes que les digan cuándo deben plantar y cosechar, para evitar la siembra en condiciones meteorológicas inusuales. Debido al cambio climático, comenta Vatsavai, las heladas se producen durante la floración y los brotes se congelan. Sin brotes no hay flores ni frutos. Esto ya ha afectado a las plantaciones de cítricos de Florida en años recientes. En lugar de seguir las estaciones, lo que ha demostrado ser poco fiable en un planeta alterado por el cambio climático, los agricultores utilizan datos modelados por ordenador para predecir las fechas de siembra ideales, para plantar las semillas correctas y usar los fertilizantes y herbicidas adecuados. El uso de los datos para determinar los momentos de siembra y cosecha ideales podría reducir a su vez la escasez de alimentos causada por el cambio climático y los fenómenos meteorológicos que este produce.

 

Sin embargo, estos conjuntos de datos espaciotemporales —incluidas imágenes por satélite con una resolución muy alta y datos del cambio climático y meteorológicos— son enormes. "A menos que tengas algoritmos eficientes de IA y aprendizaje automático, así como acceso a la nueva y potente infraestructura informática, no puedes generar conocimientos procesables que resulten útiles", señala Vatsavai.

 

La generación de estos modelos de cultivo avanzados rebasa la capacidad de procesamiento de la universidad, motivo por el cual la colaboración de Lenovo es esencial para el laboratorio de Vatsavai.

 

En 2017, Lenovo trató de brindar medios a los clientes para que aceleren su incursión en la inteligencia artificial, un esfuerzo que culminó con la inauguración de tres nuevos Centros de Innovación de Inteligencia Artificial, incluido uno en Morrisville, Carolina del Norte, donde se encuentra Vatsavai. En el Centro de Innovación de Inteligencia Artificial de Lenovo, Vatsavai y su equipo tienen acceso a los últimos recursos, que abarcan desde clústeres informáticos de alto rendimiento de Lenovo e Intel hasta potentes herramientas de software como la plataforma de IA LiCO. Merece la pena señalar que el equipo de Vatsavai también puede buscar asesoramiento y ayuda de los científicos de datos y arquitectos durante el proyecto.

Vatsavai utiliza actualmente una Lenovo ThinkStation P920 —una de las workstations de mayor rendimiento— como un espacio aislado de IA en forma de escritorio para agilizar el desarrollo de modelos desde su oficina antes de llevarlos a los HPC del Centro de Innovación de Inteligencia Artificial de Lenovo.

 

Pero para la segunda fase de esta iniciativa de investigación, el objetivo de Vatsavai fue mejorar la exactitud y resiliencia de los pronósticos de IA incorporando orígenes de datos del Internet de las cosas e informática perimetral. Para ello, confía en la más pequeña ThinkStation P330 Tiny.

 

"Si puedo poner este dispositivo de informática perimetral cerca de los sensores instalados en el campo, puedo hacer cálculos en tiempo real", comenta Vatsavai. “Ese es el objetivo último: llevar estos dispositivos informáticos cerca de donde se adquieren los datos y aplicar la inteligencia artificial sobre la marcha para generar conocimientos procesables en tiempo real. Aún seguimos trabajando en ello".

 

La workstation Tiny permite al equipo de investigación acercar la potencia analítica al lugar donde se generan los datos y poder así capturar resultados en tiempo real en el nivel de sensor. Más tarde, estos modelos generados por la Tiny ThinkStation pueden indicar a los investigadores que se encuentran en el laboratorio si están creciendo hojas en los cultivos de maíz o predecir una próxima helada en los campos de cítricos de Florida.

 

En un país como los Estados Unidos, la comida, la energía y el agua los gestionan entidades distintas: federales, estatales y locales. "Por consiguiente, falta una interconexión entre estos tres importantes sistemas", se lamenta Vatsavai. Su trabajo en inteligencia artificial y aprendizaje automático geoespaciales espera mejorar estas limitaciones integrando inmensas cantidades de datos de los tres sectores para dar cuenta de esta "estrecha interrelación". Solo adoptando un enfoque integral, comenta, podemos empezar a prepararnos para el nuevo modo de vida que nos trae el cambio climático.

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