Rebeca Moen
9 de noviembre de 2024 07:28
El investigador de IBM Research, Campbell Watson, aprovecha la IA para mejorar la comprensión del cambio climático y ambiental. Su trabajo con modelos geoespaciales ayuda a abordar problemas de sostenibilidad global.
Campbell Watson, una figura clave de IBM Research, es pionero en la integración de la inteligencia artificial (IA) en las ciencias de la Tierra, centrándose en modelos climáticos y informes de impacto ambiental. La trayectoria profesional de Watson cambió drásticamente de la contabilidad a las ciencias atmosféricas, impulsada por su pasión por comprender los sistemas terrestres. Su trabajo actual se centra en la modelización atmosférica avanzada, crucial para comprender la dinámica del cambio climático, según Investigación de IBM.
De la contabilidad a la ciencia atmosférica
Originalmente contador, la insatisfacción de Watson con la profesión lo llevó de regreso a la universidad, donde estudió ciencias atmosféricas. Su interés por los sistemas terrestres se inspiró en parte en su amor por el surf, que adquirió cuando era niño en Melbourne, Australia. Esta afición siguió siendo una constante en su vida, influyendo en sus actividades académicas y profesionales.
IA y modelado geoespacial
En IBM Research, Watson lidera un equipo que colabora con la NASA para desarrollar modelos geoespaciales para el cambio climático y el pronóstico del tiempo. Estos modelos son esenciales para la presentación de informes de gobernanza social ambiental (ESG), ya que ayudan a las empresas a rastrear e informar su impacto ambiental, incluidas las emisiones de gases de efecto invernadero.
El equipo de Watson utiliza modelos de lenguaje extendido (LLM) para mejorar los informes ESG. Están perfeccionando estos modelos para manejar el lenguaje específico y las siglas que prevalecen en los informes de sostenibilidad, con el objetivo de mejorar la eficiencia y precisión del procesamiento de datos ambientales.
Retos e innovaciones en IA
Uno de los desafíos importantes que enfrenta el equipo de Watson es entrenar modelos de IA para interpretar de manera efectiva datos tabulares, una tarea que generalmente no es adecuada para los LLM disponibles comercialmente. Trabajan en la alineación de modelos para mejorar la comprensión de la IA de las relaciones complejas entre datos, lo cual es crucial para obtener informes ambientales precisos.
En colaboración con la NASA, el equipo de Watson desarrolló Prithvi WxC, un modelo de inteligencia artificial de uso general para el tiempo y el clima que utiliza datos de varios satélites. Este modelo representa un avance significativo en el análisis de datos geoespaciales, ya que proporciona conocimientos que podrían beneficiar a varios campos científicos.
Liderazgo y direcciones futuras
Como director de laboratorio, Watson garantiza que los proyectos sean escalables y tengan impacto. Destaca la importancia de traducir la investigación en aplicaciones prácticas que beneficien a los socios y a la comunidad. El estilo de liderazgo de Watson ha evolucionado a través de experiencias tanto dentro como fuera de su trabajo profesional, incluidos proyectos únicos como presentaciones de codificación en vivo que fusionan arte y ciencia.
El trabajo de Watson ilustra el potencial de la IA para abordar los desafíos globales de sostenibilidad. Al aprovechar tecnologías de vanguardia, su objetivo es mejorar nuestra comprensión de los sistemas climáticos de la Tierra, allanando el camino para una toma de decisiones ambientales más informada.
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