Living England se encuentra entre los últimos lotes de proyectos de inteligencia artificial (IA) que figuran como parte del impulso del gobierno para mostrar los usos de la IA y los datos abiertos en el sector público.
Dirigido por Inglaterra natural, el proyecto utiliza imágenes satelitales, registros de datos de campo y otros datos geoespaciales para crear un mapa nacional de hábitat de Inglaterra. En lugar de las encuestas manuales del pasado, la Inglaterra viva usa la IA para rastrear los cambios en los hábitats de manera más eficiente, lo que el gobierno dijo que acelerará las decisiones en torno a la planificación y el uso de la tierra al tiempo que protege mejor la naturaleza.
Living England demuestra cómo combinar múltiples conjuntos de datos con observaciones humanas mejora la precisión del aprendizaje automático. Los conjuntos de datos incluyen datos satelitales de Copérnico, el componente de observación de la Tierra del programa espacial de la Unión Europea.
El proyecto, que comenzó en 2016, está financiado por el Departamento de Medio Ambiente, Agricultura y Asuntos Rurales (DEFRA) a través del programa de Evaluación de Capital Natural y Ecosistema (NCEA).
El programa Copernicus Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la Unión Europea (UE) proporciona imágenes de la superficie de la Tierra a una resolución espacial que varía de 10 m a 60 m. Como satélite óptico, la superficie terrestre a menudo se oscurece por la nube y su apariencia modificada por la sombra de la nube, las cuales reducen la calidad de las imágenes utilizadas como entrada para el modelado de hábitat.
Se debe eliminar la sombra de la nube y la nube antes del modelado para producir imágenes de mosaico sin nubes de la superficie de la tierra para su uso en el modelado. Para lograr esto, los datos recopilados por los topógrafos sobre el terreno se correlacionan con los datos satelitales del programa Sentinel-2 que utilizan técnicas de aprendizaje automático para identificar nubes.
Living England también utiliza el programa LiDAR nacional de la Agencia de Medio Ambiente, que proporciona datos topográficos de alta resolución espacial (1M). Otros conjuntos de datos incluyen datos climáticos de los conjuntos de datos climáticos, geología y suelos de la Oficina de Metuk de la Encuesta Geográfica Británica, paisajes de suelo de Cranfield Natmap y conjuntos de datos de encuestas de muescas.
Nuestro proyecto Living England está aprovechando el poder de la IA para informar y apoyar las decisiones de planificación de manera mucho más eficiente
Sallie Bailey, Inglaterra natural
Al comentar sobre el proyecto, la científica principal de Inglaterra Natural, Sallie Bailey, dijo: “La restauración de la naturaleza, el desarrollo y el crecimiento económico no son fuerzas opuestas: pueden y deben trabajar juntos para crear un futuro sostenible para las personas y la vida silvestre.
“Nuestro proyecto Living England está aprovechando el poder de la IA para informar y apoyar las decisiones de planificación de manera mucho más eficiente. Esto significa que podemos tener el mayor impacto para la recuperación de la naturaleza al tiempo que ayudamos a entregar las nuevas viviendas e infraestructura que necesita el país “.
El gobierno ha publicado un Libro de jugadas de IAcon estudios de casos y mejores prácticas, que espera puede ofrecer los principios rectores del sector público sobre cómo construir IA para ayudar a sus organizaciones a arreglar los servicios para los ciudadanos y apoyar su ambición para transformar los servicios públicos con IA.
El secretario de tecnología Peter Kyle dijo: “La publicación de nuestro Libro de jugadas de IA Hoy viene con un llamado a las armas para especialistas en tecnología en todo el sector público: use la orientación que estamos compartiendo para poner a la IA para trabajar en sus organizaciones a la velocidad de latigazo cervical, para que podamos reparar nuestros servicios públicos rotos juntos “.
Además de vivir en Inglaterra, el gobierno ha proporcionado otros 13 ejemplos de cómo se utilizan herramientas de IA y algorítmica para acelerar la toma de decisiones y mejorar los servicios públicos. Estos incluyen el uso de IA para mejorar las predicciones climáticas y en el mantenimiento de altos estándares en los centros de prueba MOT.
