Nacido y educado en Singapur, Wee Hyong ha sido un hombre de datos y un experto en tecnología durante toda su vida laboral, primero en el ámbito académico y, más tarde, con Microsoft en China y Estados Unidos, donde ayudó a crear innovadores productos en la nube.
Desde hace más de un año, Wee dirige un equipo de investigación global de vanguardia para AI for Earth, una iniciativa de Microsoft de cinco años y 50 millones de dólares, que apoya a grupos e investigadores medioambientales. Juntos están abordando algunos de los problemas más difíciles del mundo gracias al inmenso potencial de la IA, el machine learning y la nube.
La Inteligencia Artificial puede desempeñar un papel clave en la vigilancia de la salud de nuestro planeta.
Cuando escuchamos este tipo de cosas, la mayoría de nosotros tendemos a encogernos de hombros sin saber qué hacer. Dichos problemas parecen demasiado grandes, demasiado complicados y demasiado alarmantes para solucionarlos. Pero Wee Hyong y sus colegas de AI for Earth y Microsoft Research están convencidos de que las soluciones pueden llegar en el momento actual, si se ponen en marcha los datos, la tecnología y la imaginación.
“Soy un optimista”, afirmó antes de describir las complejidades técnicas que rodean la investigación de su equipo. “Podemos aprender a aprovechar la IA para resolver algunos de los retos de sostenibilidad que se le presentan a la humanidad hoy en día.
”El escurridizo y amenazado Leopardo de las Nieves de Asia. Foto: Peter Bolliger.
Resumiendo, AI for Earth tiene como objetivo crear soluciones sostenibles en cuatro áreas que son clave para la salud del planeta y el futuro de la humanidad: la agricultura, el agua, la biodiversidad y el cambio climático.
Wee Hyong señala con orgullo algunos de los primeros avances. El proyecto Farm Beats es pionero en una nueva agricultura basada en datos para guiar a los agricultores de la India y los Estados Unidos sobre dónde y cuándo plantar cultivos para obtener el mayor rendimiento.
Igualmente impresionantes son los avances que se están realizando en la cartografía de la superficie terrestre, que tradicionalmente es una labor costosa y lenta que resulta esencial para la gestión del medio ambiente y la conservación de la precisión. Recientemente, todo Estados Unidos fue mapeado por algoritmos de machine learning que procesaron cerca de 200 millones de imágenes aéreas en poco más de 10 minutos. Hecho de la manera tradicional, un proyecto de este tipo habría llevado muchos meses y costado una fortuna. Desplegada a nivel mundial y local, esta nueva forma de cartografiar podría revolucionar la forma en que mitigamos los efectos de la urbanización, la contaminación, la deforestación e incluso los desastres naturales.
Las especies en peligro de extinción también tienen nuevas esperanzas. Tradicionalmente, los analistas examinan miles de imágenes tomadas desde satélites, drones o cámaras trampa en la naturaleza para estudiar el alcance, las poblaciones y los comportamientos de los animales que de otra manera serían raramente observados por los seres humanos. Es un trabajo laborioso que requiere tiempo, habilidad y concentración. “Intentad ver una manada de cebras en la sabana africana desde una imagen de satélite”, apuntó Wee Hyong. “No es fácil.”
“Todas las personas que acudieron a una entrevista de trabajo expresaron su deseo de poder decirles a sus hijos y a sus familias que estaban sirviendo a un propósito más elevado. Va más allá de la tecnología. Trasciende a las nuevas técnicas y enfoques de deep learning. Quieren decirles a sus hijos que están tratando de salvar la Tierra”.