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OcéanIA e Machine Learning

OcéanIA tratta il OcéanIA come una grande sfida di apprendimento automatico

Auto a guida autonoma. Intelligenza artificiale generale. Battere un essere umano in una partita a scacchi. Le grandi sfide sono compiti che possono sembrare colpi di luna che, se raggiunti, faranno progredire l’intera disciplina del machine learning. Ora un team di ricercatori con OcéanIA di recente costituzione tratta lo studio dell’oceano e dei cambiamenti climatici come una grande sfida di apprendimento automatico. Il progetto quadriennale che riunisce più di una dozzina di ricercatori e scienziati di intelligenza artificiale ha condiviso alcuni piani iniziali questa settimana.

Il progetto OcéanIA inizia con un focus sul riconoscimento automatico delle specie di plancton, molte delle quali non sono state documentate. Accanto ad alberi e foreste, il plancton e i processi di cui fa parte nell’oceano sono alcuni dei più grandi metodi di cattura del carbonio sulla Terra. L’anno scorso, il Gruppo intergovernativo di esperti sui cambiamenti climatici ha identificato una correlazione tra il cambiamento climatico e la capacità dell’oceano di sequestrare il carbonio, produrre ossigeno e sostenere la biodiversità. Uno studio pubblicato a maggio ha scoperto che il plancton assorbe il doppio del carbonio di quanto gli scienziati pensassero in precedenza. Un team di circa 15 ricercatori sta lavorando su OcéanIA attraverso l’apprendimento automatico e campi come la biologia, ha detto il direttore del Centro di ricerca Inria Chile Nayat Sánchez-Pi.

“Questi servizi ecologici cruciali forniti dal plancton devono essere misurati, monitorati e protetti meglio al fine di mantenere la stabilità dell’oceano, mitigare i vari effetti del cambiamento climatico e garantire la sicurezza alimentare della popolazione”, ha detto Sánchez-Pi. “Oggi possiamo dire che gli oceani sono gli ultimi sconosciuti e comprendere il ruolo degli oceani nel cambiamento climatico non è solo importante, ma anche una sfida per l’IA moderna e il ML applicato”.

Sánchez-Pi è stato uno dei quattro oratori principali al seminario Latinx in AI lunedì nell’ambito della conferenza Neural Information Processing Systems (NeurIPS). I workshop di affinità alla conferenza includono Black in AI, Jewish in AI, Queer in AI e Women in Machine Learning. Per la prima volta quest’anno, NeurIPS ospiterà seminari di indigeni nell’IA e musulmani in AI.

Luis Martí e Sánchez-Pi sono anche autori principali di un documento che descrive in dettaglio OcéanIA che è stato accettato per la pubblicazione al workshop Tackling Climate Change che si è tenuto venerdì, il primo lavoro pubblicato associato al progetto. Più di 90 documenti di ricerca e proposta sono stati accettati per la pubblicazione al seminario sui cambiamenti climatici.

Le sfide dell’apprendimento automatico presentate dalla necessità di studiare il plancton e gli oceani vanno dal lavoro con piccoli set di dati e metodi di apprendimento a pochi colpi al trasferimento dell’apprendimento, il processo di riutilizzo di un modello per nuove attività.

Verranno utilizzati metodi non supervisionati e semi-supervisionati per identificare particolari specie di plancton. Ci sono circa 70.000 specie sconosciute di plancton oggi nell’oceano. La spiegabilità verrà utilizzata per capire la differenza tra specie diverse.

Le sfide specifiche elencate nel documento della proposta includono la creazione di modelli che incorporano conoscenze complesse sul plancton in modelli climatici oceanici e lo sviluppo di “un modello metabolico che includa i principali compartimenti oceanici microbici e accoppiarlo con la fisica”, nonché la visione artificiale per identificare il plancton dalle immagini satellitari. Le immagini satellitari sono un metodo tradizionale utilizzato dai ricercatori per comprendere le popolazioni di plancton.

Al precedente workshop Tackling Climate Change presso NeurIPS, ricercatori come il cofondatore di Google Brain Andrew Ng hanno sostenuto che fare progressi scientifici verso la risoluzione dei cambiamenti climatici e il progresso verso le grandi sfide dell’apprendimento automatico è una strada a doppio senso.

“Penso che [per] il futuro di AI e ML, una grande sfida sia la scoperta scientifica. In effetti, come incorporare la conoscenza precedente, il ragionamento scientifico e come essere in grado di gestire piccoli dati “, ha detto il direttore dell’Istituto per la sostenibilità computazionale Carla Gomes durante una tavola rotonda un anno fa.

I dati per lo studio delle specie di plancton saranno forniti dalla Tara Océans Foundation , che ha intrapreso 11 spedizioni dal 2005. La 12a spedizione di Tara Océans si concentrerà sullo studio dell’ecosistema oceanico. Inizia questo mese e continua fino a luglio 2022. La spedizione viaggerà lungo le coste dell’Africa, dell’Europa e del Sud America. Lungo il percorso, i partecipanti raccoglieranno campioni a profondità che vanno dalla superficie del mare a 1.000 metri di profondità.

Più di 35 istituzioni scientifiche dall’Università di San Paolo in Brasile all’Università di Città del Capo in Sud Africa parteciperanno allo studio di campioni e dati raccolti da Tara Océans. Una tappa imminente della spedizione attraverserà la regione della Patagonia in Cile.

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