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Machine Learning: Biología Marina bajo el prisma de la Inteligencia Artificial

Machine Learning: Biología Marina bajo el prisma de la Inteligencia Artificial

Machine Learning: Biología Marina bajo el prisma de la Inteligencia Artificial

Aprende cómo una autodeclarada tecnófoba abraza el Machine Learning y la IA para llevar a cabo investigaciones de biología marina. Machine Learning: Biología Marina bajo el prisma de la Inteligencia Artificial.

Lisa Steiner es una bióloga marina que lleva toda su vida (y carrera) intentando comprender mejor a los cachalotes. Además, también se la conoce por ser una autodeterminada «tecnófoba», mientras adopta modelos de aprendizaje automático (machine learning) creados por CapGemini.

En medio del Océano Atlántico, la tecnología ayuda a Lisa a comprender más sobre estos gigantes marinos para ayudarlos a ellos a sobrevivir.

The Big Idea es una serie de documentales cortos que busca a personas que ven el mundo de manera distinta. Además, buscan a personas que experimentan con enfoques novedosos para reinventar las industrias y las vidas, entre las que se encuentran las suyas.

Machine Learning: Biología Marina bajo el prisma de la Inteligencia Artificial

El vídeo comienza presentándonos a Lisa, cosa que ya, más o menos, hemos hecho en la primera parte de la entrada y dice algo muy curioso. Señala que su «nivel de tecnología es… 1» mientras enseña una olla a presión hirviendo para sentarse a trabajar con su portátil. Nadie diría que Lisa está trabajando con Inteligencia Artificial y Machine Learning, ya que esto aún hoy en día suena un poco a ciencia ficción.

Comienza la protagonista del vídeo explicando que las colas de los cachalotes son una especie de huellas dactilares, únicas e irrepetibles que identifican a cada cetáceo. «Existe una forma distinta para cada cola y puedes combinarlas con el tiempo».

Machine Learning: Biología Marina bajo el prisma de la Inteligencia Artificial

Continúa explicando que lleva observando a los animales desde hace más de 35 años y que comenzaron con una diapositiva en blanco y negro. Después, se pasan bastante tiempo intentando encontrar una coincidencia entre las colas hasta que consiguen emparejarlas.

Es en este punto donde señala que es importante tener un programa informático que lo haga automáticamente. «Creo que la idea de este proyecto es capturar la imaginación del público y hacer que envíen las fotos a la red».

Machine Learning: Biología Marina bajo el prisma de la Inteligencia Artificial

Lo que los desarrolladores consiguieron durante 7 días es, dicen, fue primero encontrar coincidencias entre los cachalotes, para que después la IA calculase la similitud de la nueva imagen cargada con todas las imágenes que tienen cargadas en la base de datos.

Cuenta Steiner que «El Machine Learning para mí es que lo entrenaron para saber qué es una cola, cómo se ve una cola, para reconocer el contorno, el borde y encontrar similitudes que con los ojos yo nunca podría encontrar. Toda la información está en una base de datos para que podamos ver dónde han estado, con quién han estado pasando el rato o cuál es la estructura social de los grupos pero sin tener que ser yo un «técnico» para usar esto».

En este enlace os dejamos el vídeo por si queréis echarle un vistazo.

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