"Notícia disponible únicament amb finalitats històriques i d'hemeroteca. La informació i enllaços mostrats es corresponen amb els quals estaven operatius a la data de la seua publicació. No es garantix que continuen actius actualment".
Estos sistemes estan dissenyats per a processar i analitzar grans volums de dades amb la finalitat de reconéixer patrons i fer prediccions. Els sistemes de IA són cada vegada més precisos i sofisticats hagut de, en part, als avanços en les tècniques i algoritmes utilitzats per a la IA, l'accés a una major potència de processament informàtic i la major disponibilitat de dades.
Amb estos desenvolupaments tecnològics, l'ús de la IA és cada vegada més comuna en tots els sectors d'Europa. La figura 1 mostra com en 2021 el percentatge d'empreses que utilitzen tecnologies de IA variava entre els països d'Europa. Per a fomentar l'ús de la IA en tota Europa, la UE va posar en marxa la Estratègia Europea de IA amb l'objectiu d'impulsar la investigació i la capacitat industrial, garantint al mateix temps la seguretat i els drets fonamentals.
Los datos son un componente crítico de los sistemas de IA. Esta historia destaca la conexión entre los datos abiertos y el rendimiento de los sistemas de IA. Con casos de uso de la vida real, esta historia muestra cómo estos dos temas están interrelacionados y dependen el uno del otro para fomentar la transició digital d'Europa .
Com les dades obertes i la IA estan estretament relacionats
Les dades obertes i la IA tenen el potencial de recolzar i millorar les capacitats de cadascun. D'una banda, les dades obertes poden millorar els sistemes de IA. En general, exposar els sistemes de IA a un major volum i varietat de dades augmenta la possibilitat que el sistema retorne prediccions precises i útils. Com a tal, les dades obertes poden ser un subministrament de grans quantitats d'informació diversa per als sistemes de IA. D'esta manera, la disponibilitat de dades obertes contribuïx a un millor rendiment de la IA. Por ejemplo, un sistema de IA entrenat per a predir els patrons de consum dels consumidors en Europa probablemente funcionará mejor si incluye una selección representativa de transacciones de bienes y servicios por parte de consumidores en diferentes países, municipios y grupos de ingresos.
D'altra banda La IA pot desbloquejar valor addicional de les dades obertes. La IA pot analitzar grans volums de dades i identificar tendències i patrons que podrien no haver sigut revelats a través d'altres tècniques d'anàlisis. Les dades obertes contenen informació rica i patrons complexos dels quals es poden derivar coneixements. Com una poderosa ferramenta d'anàlisi, la IA pot aprofitar el valor de les dades obertes. Per exemple, un sistema de IA entrenat per a predir incendis forestals puede buscar patrones a través de datos meteorológicos, imágenes satelitales y tendencias históricas que las comparaciones estadísticas estándar no pueden identificar.
La IA pot beneficiar-se de l'amplitud de les dades obertes
Los datos abiertos abarcan una amplia gama de áreas temáticas. Esta variedad de datos amplía los posibles casos de uso para los que se pueden desarrollar sistemas de IA, lo que hace posibles nuevos productos y servicios impulsados por IA. Estos casos de uso solo se pueden desarrollar si los datos relevantes están disponibles y son de fácil acceso. La libre disponibilidad de diversos conjuntos de datos, como a través de datos abiertos, es esencial para impulsar la innovación y brindar nuevas oportunidades económicas. La esperanza es que los sistemas innovadores de IA puedan usarse para ayudar a resolver los desafíos que enfrenta la sociedad, creando valor socioeconómico.
El divers conjunt d'informació que les dades obertes poden proporcionar als sistemes de IA especialment pot permetre aplicacions multidisciplinàries que combinen dades sobre diversos temes per a obtindre nous coneixements. Per exemple, un conjunt de dades meteorològiques es pot utilitzar per a fer prediccions meteorològiques. Però combinat amb dades sobre genètica de llavors, característiques del sòl i condicions ambientals, es pot entrenar un sistema de IA per a tindre un bon coneixement contextual de les variables que afecten la producció agrícola . Aquest sistema podria utilitzar-se per a ajudar a la presa de decisions per a augmentar el rendiment dels cultius, previndre malalties de les plantes o optimitzar altres decisions comercials.
La IA pot beneficiar-se de la profunditat de les dades obertes
Si bien la amplitud de las áreas temáticas cubiertas por los datos abiertos permite amplios casos de uso para los sistemas de IA, tener una gran cantidad de datos abiertos disponibles en un caso de uso específico permite que los sistemas de IA funcionen mejor. Tomemos, por ejemplo, un sistema de IA desarrollado para reconocer edificios residenciales. Si la IA se entrena solo con imágenes capturadas en el verano de mansiones en el campo, el modelo tendrá un mal desempeño cuando se le pida que reconozca un apartamento de la ciudad como un edificio residencial. Por lo tanto, el modelo debe ser entrenado en un conjunto integral de ejemplos para comprender las variaciones de lo que se considera un edificio residencial (en este caso, factores como el estilo arquitectónico, el tamaño del edificio y el entorno circundante pueden ser relevantes).
Los datos que representan exhaustivamente el tema exponen los sistemas de IA a una gama más amplia de escenarios y variaciones. En última instancia, esto permite que los modelos de IA funcionen mejor en situaciones del mundo real y generalicen su conocimiento cuando se enfrentan a nuevos datos (como una imagen de una casa individual que el modelo no ha visto antes). Los sistemas de IA entrenados con datos no representativos o incompletos corren el riesgo de hacer predicciones sesgadas y ser poco confiables.
La IA d'alta qualitat es basa en dades obertes d'alta qualitat
La integritat de les dades obertes contribuïx a la capacitat dels sistemes de IA per a generalitzar a exemples no vistos una vegada que s'implementen en l'operació del "món real", però també contribuïx al concepte de qualitat de les dades. Algunes característiques de la qualitat de les dades inclouen la integritat, rellevància, consistència, uniformitat i confiabilitat de les dades per al cas d'ús que s'està desenvolupant. La Figura 2 mostra la relació entre sis dimensions de qualitat de dades i el rendiment de tres tipus d'algoritmes de IA d'un article de investigadors de la Universitat de Potsdam. Per exemple, la figura mostra que la integritat (sense dades faltantes) i la precisió de les característiques (sense dades errònies) tenen un fort efecte en el rendiment dels tres algoritmes de IA. D'altra banda, els algoritmes d'agrupació es veuen menys afectats per la precisió de l'objectiu (sense etiquetatge incorrecte de les dades), la unicitat (sense dades redundants o duplicats) i l'equilibri de classes (tindre grups igualment representats).
Diverses iniciatives de dades obertes en el camp científic demostren l'impacte dels repositoris oberts amb catàlegs estructurats de dades i formats de dades estandarditzades. Per exemple, el govern alemany finança una infraestructura nacional de dades d'investigació que inclou un consorci (anomenat NFDI4Chem ) que fa que les dades químiques es puguen trobar, accessibles, interoperables i reutilitzables mitjançant l'establiment de les millors pràctiques, incloses les estructures químiques llegibles per màquina. Estes bases de dades solen incloure un procés de revisió de qualitat o un mètode de curació per a garantir la qualitat i confiabilitat de les dades.
Una major demanda de dades obertes per a nous productes i servicis podria encoratjar la publicació de més conjunts de dades i millores en la qualitat de les dades. Per tant, és prometedor veure en el Informe de Maduresa de Dades Obertes 2022 com els països europeus estan treballant per a millorar la qualitat de les dades publicades en els seus portals nacionals de dades obertes.
Les dades obertes permeten aplicacions de IA en el món real
Hi ha diversos exemples de dades obertes que s'utilitzen en sistemes de IA per a aplicacions noves a Europa.
Com a primer exemple, l'aplicació croata CROZ RenEUwable combina dades climàtiques i energètics en un model d'aprenentatge automàtic que proporciona als ciutadans recomanacions personals per a adoptar decisions més sostenibles sobre energia. L'aplicació impulsada per IA, que va guanyar el EU Datathon 2022 en la categoria de 'Un Pacte Verd Europeu', es basa en dades obertes seleccionades per l'equip en funció de la qualitat, integritat, consistència, puntualitat i usabilitat.
Un altre exemple és un projecte per a la Administració de Cadastre i Topografia de Luxemburgo que ilustra el uso de la IA para analizar imágenes aéreas guardadas en bases de dades geogràfiques . La figura 3 mostra una sèrie anual de tals fotografies aèries. Estes bases de dades han d'actualitzar-se i mantindre's contínuament, amb noves imatges aèries afegides cada any. Esta tasca inclou la identificació de tots els edificis recentment construïts, demolits o actualitzats. Realitzar aquesta inspecció manualment és molt laboriós, per la qual cosa el govern luxemburgués va llançar un projecte per a desenvolupar una prova de concepte d'una ferramenta basada en IA que puga identificar automàticament els canvis en els edificis. El projecte va produir resultats satisfactoris i un objectiu per a les versions posteriors és incloure altres objectes topogràfics com a senderes per a caminar.
Com a exemplefinal de cas d'ús, la Comissió Europea va llançar la Iniciativa Europea de Imatges del Càncer per a aprofitar les dades i les tecnologies digitals, com la IA, per a combatre el càncer. Esta iniciativa té com a objectiu crear un conjunt de dades obert que vincule tots els recursos i bases de dades existents en tota Europa, treballant cap a una infraestructura més oberta, disponible i fàcil d'usar per a les imatges del càncer. S'espera que la infraestructura es complete al desembre de 2023, després de la qual cosa els proveïdors de dades podran connectar-se a la plataforma.
Conclusió
El potencial dels sistemes de IA en la societat és enorme. Quan es combinen amb dades obertes, es fan possibles noves oportunitats tant per a obtindre nous coneixements de les dades obertes com per a impulsar els sistemes de IA per a nous usos. La lliure disponibilitat de dades obertes proporcionades a tots els ciutadans sense límits en la seua reutilització permet a les empreses implementar estes dades en els seus sistemes de IA. Els nous casos d'ús estan recolzats per la diversitat de dades obertes tant en la seua amplitud potencial, que oferiria múltiples casos d'ús per a sistemes de IA, com en la seua profunditat potencial, que oferiria una representació profunda d'un cas d'ús específic. Les iniciatives polítiques que promouen l'intercanvi de determinats conjunts de dades recolzen la diversitat de les dades obertes a Europa.
Augmentar l'accés a dades obertes d'alta qualitat és una prioritat per a desbloquejar la sinergia entre les dades obertes i la IA. Les millores addicionals en la qualitat de les dades estan recolzades per políticas e iniciativas comunitarias que imponen estándares de calidad y métodos de curación en datos abiertos. Data.europa.eu contribuïx a este objectiu mitjançant, entre altres mitjans, el seu panell de control de qualitat de metadades que pretén ajudar als proveïdors de dades i portals de dades nacionals a avaluar les seues metadades en funció de diversos indicadors, com l'accessibilitat i la reutilització.
Font original de la notícia
- Informació i dades del sector públic
- Intel·ligència Artificial i Blockchain