Campbell Watson utiliza IA en la investigación de ciencias de la Tierra

Campbell Watson, una figura clave de IBM Analysis, es pionero en la integración de la inteligencia synthetic (IA) en las ciencias de la Tierra, centrándose en modelos climáticos y informes de impacto ambiental. La trayectoria profesional de Watson cambió drásticamente de la contabilidad a las ciencias atmosféricas, impulsada por su pasión por comprender los sistemas de la Tierra. Su trabajo precise implica modelización atmosférica avanzada, que es essential para comprender la dinámica del cambio climático, según IBM Analysis.

De la contabilidad a la ciencia atmosférica

Originalmente contador, la insatisfacción de Watson con la profesión lo llevó de regreso a la academia, donde estudió ciencias atmosféricas. Su interés por los sistemas de la Tierra se inspiró en parte en su amor por el surf, que adquirió cuando period niño en Melbourne, Australia. Esta afición ha seguido siendo una constante en su vida, influyendo en sus actividades académicas y profesionales.

IA y modelado geoespacial

En IBM Analysis, Watson lidera un equipo que colabora con la NASA para desarrollar modelos geoespaciales para el cambio climático y la predicción del tiempo. Estos modelos son vitales para la presentación de informes de gobernanza social ambiental (ESG), ya que ayudan a las empresas a rastrear e informar su impacto ambiental, incluidas las emisiones de gases de efecto invernadero.

El equipo de Watson utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar los informes ESG. Refinan estos modelos para manejar el lenguaje específico y las siglas que prevalecen en los informes de sostenibilidad, con el objetivo de mejorar la eficiencia y precisión del procesamiento de datos ambientales.

Desafíos e innovaciones en IA

Un desafío importante que enfrenta el equipo de Watson es entrenar modelos de IA para interpretar datos tabulares de manera efectiva, una tarea que normalmente no es adecuada para los LLM disponibles en el mercado. Están trabajando en la alineación de modelos para mejorar la comprensión de la IA de las relaciones de datos complejas, lo cual es essential para obtener informes ambientales precisos.

En colaboración con la NASA, el equipo de Watson ha desarrollado Prithvi WxC, un modelo de IA de uso normal para el tiempo y el clima que utiliza datos de varios satélites. Este modelo representa un avance significativo en el análisis de datos geoespaciales, ya que proporciona conocimientos que podrían beneficiar a múltiples dominios científicos.

Liderazgo y direcciones futuras

Como líder de laboratorio, Watson se centra en garantizar que los proyectos sean escalables e impactantes. Destaca la importancia de traducir la investigación en aplicaciones prácticas que beneficien a los socios y a la comunidad. El estilo de liderazgo de Watson ha evolucionado a través de experiencias tanto dentro como fuera de su trabajo profesional, incluidos proyectos únicos como presentaciones de codificación en vivo que fusionan arte y ciencia.

El trabajo de Watson ejemplifica el potencial de la IA para abordar los desafíos globales de sostenibilidad. Al aprovechar tecnologías avanzadas, su objetivo es mejorar nuestra comprensión de los sistemas climáticos de la Tierra, allanando el camino para una toma de decisiones ambientales más informada.

Fuente de la imagen: Shutterstock