Google en colaboración con el instituto Global Biodiversity Information Facility (GBIF), iNaturalist y Visipedia se encuentran desarrollando IA Workflow, un flujo de trabajo que implementará la inteligencia artificial de TensorFlow Hub para analizar las diferencias genéticas entre especies.

El término conocido como Biodiversidad, hace referencia a la variedad de ecosistemas, así como las diferencias genéticas entre especies entiéndase como seres vivos, estos incluyen varios niveles de organización biológica en plantas, animales, hongos, microorganismos. En este sentido, Google se compromete a prestar su librería de desarrollo basado en inteligencia artificial TensorFlow para analizar la biodiversidad natural.

Los investigadores de Google señalan que este nuevo flujo de trabajo con IA mediante Tensor FLow Hub, permitirá agregar nuevos datos, colaboración entre equipos que facilitará la integración de los términos adecuados o estandarizados según el modelo de negocios. De esta forma se garantiza que el manejo de datos es el óptimo y eficiente.

Dos flujos de datos

Según los investigadores, el estudio engloba un empaquetado de datos por GBIF para ser examinados con el fin de garantizar que cumplen con los requerimientos como licencias y citas establecidas por los organismos competentes.

Mientras que los modelos formados y publicados por Google y Visipedia se emitirán a través de un identificador de objeto digital y  se vincularán a través del gráfico de citas DOI de la Organización Internacional de Normalización.

Herramientas basadas en AI y machine learning pueden ayudar a salvar vidas

Esto último se realizará gracias a la librería de machine learning de Google, TensorFlow Hub donde guardará sus modelos de aprendizaje automático.

Un módulo es una pieza autónoma de un gráfico TensorFlow, junto con sus pesos y activos, que se puede reutilizar en diferentes tareas en un proceso conocido como transferencia de aprendizaje. El aprendizaje de transferencia puede: Entrenar un modelo con un conjunto de datos más pequeño,
Mejorar la generalización, y acelera el entrenamiento.

Recordemos que TensorFlow Hub es una biblioteca para módulos de aprendizaje automático reutilizables por lo que cualquier científico o investigador que desee acceder a la data referente a las diferentes especies y la biodiversidad natural podrán acceder al sitio y trabajar en base a la información cargada.

 “La promesa del aprendizaje automático para la identificación de especies está llegando a buen término, revelando su potencial transformador en la investigación de la biodiversidad”, dijo el profesor invitado a la investigación, Serge Belongie.

Mientras que el director de ingeniería de Google Research Hartwig Adam habló acerca de las ventajas de los workshop o talleres conversaciones principalmente vinculados con la inteligencia artificial y la posibilidad que nace de crear nuevos algoritmos avanzados.

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