Inteligencia Artificial Geográfica (GeoAI) y el futuro de los datos geográficos

La inteligencia artificial ha ido, poco a poco, entrando en nuestras vidas. En muchas ocasiones, incluso disfrutamos de sus ventajas sin ser conscientes de ello. Los servicios basados en información geográfica también se benefician de ella, lo que ha dado forma al concepto de Inteligencia Artificial Geográfica o GeoAI.

¿Sabes realmente qué aporta la inteligencia artificial a la geolocalización y cómo lo hace?

¿Qué es la Inteligencia Artificial Geográfica (Geographic Artificial Intelligence)?

La GeoAI supone un gran paso adelante para los proyectos que trabajan con datos espaciales. Con ella, respecto a la analítica tradicional de información geográfica, pasamos de saber dónde ocurren las cosas a conocer por qué suceden en esos emplazamientos.

De esta forma, aportamos 2 cualidades clave: la primera es la capacidad predictiva, que nos permite saber con antelación lo que va a ocurrir; la segunda es la capacidad prescriptiva, con la que podremos saber cómo actuar según los diferentes factores del escenario a estudiar.

La GeoAI trata mediante métodos y software especializados aspectos como:

• La ubicación.
• La distancia.
• Las interacciones espaciales.
• Los tamaños.
• Las formas.
• Las densidades de los elementos.

Para aplicarla eficazmente, es necesario fijar las condiciones del problema a afrontar, lo que implica especificar el uso concreto que queremos darle a los datos. Es decir, tenemos que responder a preguntas como “para qué analizo los datos” o “qué quiero conseguir de ellos”.

La inteligencia artificial

Podemos decir que la inteligencia artificial trata de imitar lo máximo posible el comportamiento de la mente humana. Para conseguirlo, trabaja mediante una serie de algoritmos que trabajan con los datos que el sistema va recibiendo. En base a este trabajo, la inteligencia artificial va aprendiendo por ella misma.

Dentro de la inteligencia artificial se distinguen principalmente dos metodologías básicas:

Machine learning o aprendizaje automático: el sistema funciona sin ser previamente programado. Esto lo consigue mediante un entrenamiento en el que le decimos qué respuesta queremos ante ciertos estímulos en forma de datos. Deep learning o aprendizaje profundo: funciona con redes neuronales artificiales, estas son capaces de reconocer ciertos patrones tras la introducción en el sistema de grandes cantidades de información. Deep learning se emplea frecuentemente para imágenes.

¿Qué aporta la GeoAI al trabajo con datos geográficos?

• Transformación y combinación de diferentes fuentes de geodatos (big data, Excel, documentos en formato CSV, etc.).
• Analítica de datos geoespaciales para generación de insights.
• Modelado, mediante técnicas de machine learning y data science, de los datos del negocio para aprender a partir de ellos y generar predicciones.

Cómo participa la IA:

• Aprendizaje no supervisado: con él se agrupan casos similares.
• Aprendizaje supervisado: principalmente para predicciones cuantitativas y categóricas.
• Generación de informes con los resultados obtenidos con la generación del modelo de datos.
• Preparación de dashboards que reflejen de manera visual, completa y simple los principales datos para consultar los resultados.

Con todo esto, las empresas toman decisiones de gestión más acertadas, basadas al 100% en datos fiables, actualizados y que pueden visualizarse sencillamente. Un enorme avance para su transformación digital.

¿Cómo se desarrollan los proyectos de GeoAI?

Alcanzar el éxito con un proyecto de Geo Inteligencia Artificial implica pasar por una serie de pasos:

• Extracción de grandes cantidades de datos geolocalizados de las operaciones de la empresa mediante técnicas de big data.
• Entrenamiento de los algoritmos de inteligencia artificial mediante machine learning y/o deep learning.
• Descubrimiento de patrones de comportamiento a raíz de dicho entrenamiento.
• Definición de predicciones.

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