Imaginemos un mundo en el que pudiéramos explicar todos los acontecimientos terrestres pasados, pudiéramos analizar todos los datos y fenómenos terrestres actuales, e incluso pudiéramos anticiparnos de forma más certera a fenómenos terrestres futuros combinando el pasado, el presente y cómo la huella humana influye en este futuro probable. Imaginemos que todos los datos sobre la Tierra y sobre la actividad humana que se desarrolla en ella los tenemos disponibles, que el comportamiento de los fenómenos terrestres en función de esos datos también los tenemos representados y además las interdependencias entre los distintos fenómenos terrestres combinados con los modelos de actividad humana se han aprendido a partir del pasado observado. ¿Qué podríamos desarrollar con todo esto?
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Iniciativa Destination Earth (DestineE)
Este es el objetivo de la iniciativa liderada por la Comisión Europea en su estrategia Pacto Verde (Green Deal) para desarrollar la siguiente generación de sistemas de soporte a la toma de decisión con el objetivo de ayudar a entender las consecuencias de la actividad humana en el futuro de la tierra y guiar en la toma de decisión informada. De esta manera, la iniciativa Destination Earth-DestinE reúne la excelencia científica e industrial europea para desarrollar modelos digitales de la Tierra de muy alta precisión, o Gemelo Digital de la Tierra, con el objetivo de ofrecer plataformas digitales de soporte a la toma de decisión para desarrollo sostenible que ofrezcan herramientas para el modelado, visualización, simulación, monitorización y predicción del impacto de la actividad terrestre natural y la actividad humana sobre el planeta. Un número de iniciativas muy interesantes y exitosas ya han conseguido demostrar gran potencial en esta área en escenarios tales como alimentación, recursos hídricos, clima, bosques y océanos. Por otra parte, en los Estados Unidos también existen iniciativas muy similares como las motivadas por el programa AIST (Advanced Information Systems Technology) liderado por la iniciativa Earth System Digital Twins – ESDT de la NASA. Su objetivo es también muy similar, y consiste en desarrollar tecnologías noveles para integrar diversos modelos de la Tierra con modelos de actividad humana, datos continuos de observación terrestre y sistemas de información con capacidad de ofrecer representaciones y predicciones unificadas que puedan ser utilizadas para la monitorización, así como para la generación de información procesable y para la ayuda a la toma de decisión.
Gemelo digital e inteligencia artificial
El concepto de gemelo digital (GD) no es nuevo, pero la inteligencia artificial está fortaleciendo lo que puede hacer. Juntos, están transformando la forma de diseñar, desarrollar y mantener la resolución de problemas para brindar servicios más adecuados y optimizados, un control altamente inteligente, reactivo y proactivo de procesos y fenómenos, y productos singularmente personalizados.
El proyecto tiene como objetivo desarrollar un conjunto de herramientas de software basadas en IA para predecir fenómenos de la Tierra a través de la monitorización y del procesamiento complejo de datos
ADRIANA GIRET
Catedrática e investigadora principal del proyecto en VRAIN
Un GD se compone de los siguientes elementos principales: objetos o fenómenos físicos en el mundo físico, objetos digitales en el mundo digital, y el conjunto de conexiones que acoplan los elementos digitales y físicos entre sí. Existen muchas arquitecturas de software para desarrollar gemelos digitales, pero en los dominios de aplicación donde esta tecnología se encuentra más implantada, como es la Industria 4.0, así como en el ámbito científico, la arquitectura por capas es la más adoptada.
Más aun, la organización en capas permite una integración eficiente con las tecnologías de IA más apropiadas para resolver de forma optimizada distintos problemas. Las tres capas son: Datos, Modelo y Soporte a la Toma de Decisión. La capa de Datos combina datos de diferentes fuentes con simulaciones de modelos de sistemas físicos para derivar una estimación del estado del objeto, sistema o fenómeno físico que se está imitando.
Comenzando con una predicción del modelo de cuál podría ser el estado, la capa Modelo actúa como un integrador físicamente consistente de la información de la capa anterior. Finalmente, la capa de Soporte a la Toma de Decisiones puede inferir acciones, eventos y estados futuros combinando los resultados de la capa de Modelo con motores de simulación avanzados, conocimiento experto e integración con sistemas externos.
Generación de escenarios
En las aplicaciones de gemelos digitales impulsados por IA, la IA desempeña un papel principal en cada capa, proporcionando capacidades para preprocesamiento y posprocesamiento avanzados, simulación híbrida, aumento y fusión de datos, y minería y descubrimiento para la capa de datos; modelado híbrido de IA basado en física, asimilación de datos, reducción de escala e integración de modelos posteriores, entre otros, para la capa de modelo; y recomendación, razonamiento y generación de escenarios bajo incertidumbre, asistente digital y visualización, entre otros para la capa de Soporte a la Toma de Decisión. El poder de la pareja GD+AI reside en la forma en que se pueden combinar los diferentes enfoques de soporte de IA para implementar las capas de GD. Sin una regla fija sobre cómo se debe hacer esto, los desarrolladores pueden combinar los enfoques que mejor se adapten a las necesidades particulares para resolver el problema en cuestión (en la capa GD particular) y conectarlos para componer un conjunto de módulos compatibles con IA para una configuración determinada. Además, los enfoques de IA, como los sistemas multiagente, pueden dotar a los GD de capacidades sociales, como la interacción y la colaboración, para impulsar sus capacidades de cálculo más allá de la única entidad o fenómeno físico o social que el GD representa. Permitiendo interconectar diferentes GD dentro de una organización.
Proyecto AI4DTE
AI4DTE, de las siglas en inglés Inteligencia Artificial para Gemelos Digitales de la Tierra, es un ejemplo de proyecto de GD+IA para la Tierra Este es un proyecto subvencionado por la Agencia Europea del Espacio (ESA) liderado por la empresa Telespazio y en el que el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València es el asesor experto en IA. El proyecto tiene como objetivo desarrollar un conjunto de herramientas de software basadas en IA para predecir fenómenos de la Tierra a través de la monitorización y del procesamiento complejo de datos de Observación Terrestre provenientes de Satélites y sensores terrestres. Los resultados de este proyecto podrán ser utilizados por científicos, ingenieros y desarrolladores para desarrollar aplicaciones novedosas que permitirían integrar diversos modelos (tanto generados mediante IA o mediante modelos físicos) de fenómenos terrestres naturales y modelos de actividad humana.
