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¿Inteligencia artificial en la Pesca? Se tienen los datos del Océano de los últimos 25 años?

24 enero, 2019 in Sin categoría

La organización europea Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), anuncia que los Ocean Monitoring Indicators (OMI), utilizados para monitorear las tendencias oceánicas en línea con el cambio climático, ahora están disponibles para el público.

Esos indicadores de monitoreo de los océanos (OMI) son de libre acceso con conjuntos de datos de los últimos 25 años, incluidos datos sobre el calentamiento de los océanos, el aumento del nivel del mar o la fusión del hielo marino …

Para comprender el estado actual y la evolución de los océanos y el clima, es esencial observar la evolución de esos indicadores. Estas informaciones son críticas para evaluar y enfrentar los cambios oceánicos y atmosféricos con el calentamiento global y se pueden usar para adaptar nuestras respuestas a las directivas medioambientales.

Usamos tecnologia o no

La data de los indicadores de monitoreo se encuentran aquí en “Copernicus” el acceso es libre, pero si nos preguntamos: ¿Qué podemos hacer con tanta data? 

Pero antes revisemos este video

Nosotros en el 2016, participamos en este evento que fue co-organizado por la NASA y Topcoder.

“La finalidad de la Hackathon fue determinar si un barco se encuentra pescando y esto es muy importante tanto para los Gobiernos como a los agentes interesados, en el sentido que se puede detectar con exactitud si una embarcación se encuentra navegando o pescando en una zona donde no le corresponde y justamente ahora con las políticas del cuidado del ecosistema encaja en la coyuntura de promover un mayor control de las embarcaciones Industriales a que no ingresen donde no les corresponde.” … en otras palabras usamos Machine Learning, a esta solución le pusimos Fishing.

Leer mas de esta nota aquí 

Fuimos aprendiendo con respecto a la pesca, si embargo hay mucho trabajo de por medio, nosotros usamos datos que fueron liberados por la NASA, datos que correspondían a la posición que tiene determinado barco en un momento dado.

Aunque vamos dejando mucho trabajo pendiente, con los datos liberados por Copernicus las cosas que se pueden hacer son asombrosas, puedes generar tendencias según las estacionalidades de pesca, revisar las tendencias de pesca según meses del año, revisar zonas de pesca dañadas, revisar nuevas zonas de pesca, pronosticar rutas de pesca, etc.

Una tarea que vale la pena

Se dice que para el 2050 una de las principales fuentes de alimentación será el océano, hablamos de exportar productos marinos a otros continentes y también sobre el uso intensivo de Acuicultura. La forma de obtener dicha información es ordenando, cruzando y visualizando dichos datos, usando técnicas de almacenamiento para poder dar el tratamiento adecuado a estos datos ( Big Data) luego con esos datos enriquecido podar trabajar modelos que permitan predecir ( inteligencia artificial ) para en futuro poder discernir sobre la forma en como lo usamos.

 

Avances del e-Commerce: Los Drones

24 enero, 2019 in Sin categoría

Desde que visitamos los almacenes de Amazon España en el 2016, nuestra visión del mundo y las soluciones que desarrollamos en adelante tienen un rumbo diferente, una de las cosas que veíamos que tendría un gran impacto es el comercio electrónico y drones.

El ecommerce o comercio electrónico crece a grandes pasos en todos sus aspectos. La distribución, la entrega de los productos a los clientes que están revolucionando el sistema y es mediante la entrega de drones.

 

Desde que Amazon hizo su primera entrega oficial vía drone, en Reino Unido en marzo de este año 2018, las investigaciones, experimentos y nuevas propuestas se han multiplicado, prometiendo abrir una época en la que el futuro del comercio electrónico estará a la vuelta de la esquina para sorprender al mundo.

Amazon, no es la única empresa de ecommerce que prepara este tipo de proyecto, hay empresas como JD.com de China, Wallmart, entre otras con proyectos innovadores bajo la mesa, esperando el momento oportuno para lanzarlos al mercado.

13 minutos la primera entrega

e drone y comercio electrónico

Esa primera entrega de Amazon duró 13 minutos entre el clic de la orden de compra y la entrega. Esto hizo declarar a los responsables de Amazon que está cerca la entrega de paquetes en 30 minutos en cualquier parte del mundo.

El proceso es el siguiente, la orden de compra es recibida por Amazon, el paquete no mayor a dos kilos y medio se coloca en una línea transportadora que llega hasta el e dron, este lo toma, recibe las coordenadas e inicia el vuelo.

 

Los chinos entran a la carrera

drone para el comercio electrónico

JD.com la segunda empresa de ecommercechina, anunció en mayo de este año el desarrollo de un dron capaz de trasladar una tonelada de peso entre un punto y otro de China. La empresa que cubre el 20% del mercado en el país asiático, ya tiene en marcha un programa de entrega con e drones, el gobierno le autorizó 20 rutas fijas y esperaban llegar a fines de este año a 100.

A diferencia de Amazon, JD plantea usar sus drones para envíos agrupados a determinada zona de reparto, en la que ya personal humano se encargará de la entrega a los clientes.

Las bodegas de Amazon

e drone para el comercio electrónico

Amazon pretende seguir a la vanguardia de la entrega de productos comprados vía ecommerce. Ya anunció las bodegas volantes para mejorar los tiempos de entrega. El sistema integra globos aerostáticos, al estilo del histórico Zepellin, que sobrevuelan las ciudades y abastecen de productos a los e drones para su entrega a los compradores.

Estas bodegas se ubicarían a 15 Km. de altura,  surtirían a los drones y a la vez serían abastecidos de productos desde tierra y también de combustible.

Amazon sigue experimentando

e drone para el comercio electrónico

Amazon ha informado que viene realizando pruebas con su sistema de drones en Estados Unidos, Israel, Inglaterra y Austria, para definir finalmente el tipo de dron más conveniente para las entregas.

Amazon sueña con una colmena para su emjambre

Y Amazon no se queda quieta, ya solicitó autorización  para la construcción de edificios verticales para el abastecimiento y salida de drones que hacen entregas de ecommerce.  Estos centros, verdaderas colmenas para drones, tienen previsto atender también camiones de reparto convencionales e incluso, espacios para el autoservicio de clientes.

Como podemos ver, la distribución en el ecommerce, la entrega de productos en el comercio electrónico, camina a pasos agigantados, acercando el futuro cada día que pasa. En los próximos años será común ver e drones por el cielo, así como hoy vemos camiones de reparto en las carreteras.

Así crece y se desarrolla el comercio electrónico en el mundo, cubriendo cada vez más áreas geográficas, llegando a millones de gentes cada día, convirtiéndose en una fuente de ingresos impresionante para todos los emprendedores capaces de convertir sus ideas en proyectos y sus proyectos en negocios rentables.

Una logística de mano con la tecnología

Hacer que la actual logística que maneja Amazon haga sinergia con los drones es una tarea sumamente responsable, ya que el objetivo final de Amazon es que los drones reemplazan el envío que los encarga a sus partners logísticos. Veamos el impacto que nos traen en adelante los drones de Amazon.

 

 

Inteligencia artificial predice el futuro ganador del Mundial Rusia 2018

24 enero, 2019 in Sin categoría

Los investigadores han predicho el resultado después de simular todo el torneo de fútbol 100.000 veces.

Solamente a días del mundial unos estudiantes se pusieron como meta predecir al futuro ganador del Mundial Rusia 2018, la Copa comienza en Rusia el jueves y es probable que sea uno de los eventos deportivos más vistos en la historia, más popular incluso que los Juegos Olímpicos. Entonces, los posibles ganadores son de gran interés.

Una forma de medir los posibles resultados es observar las probabilidades de los corredores de apuestas. Estas compañías usan estadísticos profesionales para analizar extensas bases de datos de resultados de una manera que cuantifica la probabilidad de diferentes resultados de cualquier posible coincidencia. De esta forma, los corredores de apuestas pueden ofrecer probabilidades en todos los juegos que comenzarán en las próximas semanas, así como las probabilidades de ganadores potenciales.

Una estimación aún mejor proviene de comparar las probabilidades de muchos corredores de apuestas diferentes. Este enfoque sugiere que Brasil es el claro favorito para ganar el Mundial de 2018, con una probabilidad del 16.6% , seguido por Alemania (12.8%) y España (12.5%).

Pero en los últimos años, los investigadores han desarrollado técnicas de aprendizaje automático que tienen el potencial de superar los enfoques estadísticos convencionales. ¿Qué predicen estas nuevas técnicas como el posible resultado de la Copa Mundial 2018?

Una respuesta proviene del trabajo de Andreas Groll en la Universidad Técnica de Dortmund en Alemania y algunos colegas. Estos chicos usan una combinación de aprendizaje automático y estadísticas convencionales, un método llamado enfoque de bosque aleatorio, para identificar a un ganador diferente.

Primero algunos antecedentes. La técnica del bosque aleatorio ha surgido en los últimos años como una poderosa forma de analizar grandes conjuntos de datos y al mismo tiempo evitar algunos de los inconvenientes de otros métodos de extracción de datos. Se basa en la idea de que un evento futuro puede ser determinado por un árbol de decisión en el que se calcula un resultado en cada rama por referencia a un conjunto de datos de entrenamiento.

Sin embargo, los árboles de decisión sufren de un problema bien conocido. En las últimas etapas del proceso de ramificación, las decisiones pueden verse seriamente distorsionadas por los datos de capacitación que son escasos y propensos a una gran variación en este tipo de resolución, un problema conocido como sobreajuste.

El enfoque de bosque aleatorio es diferente. En lugar de calcular el resultado en cada rama, el proceso calcula el resultado de las ramas aleatorias. Y lo hace muchas veces, cada vez con un conjunto diferente de ramas seleccionadas al azar. El resultado final es el promedio de todos estos árboles de decisión construidos al azar.

Este enfoque tiene ventajas significativas. En primer lugar, no sufre el mismo problema de sobreajuste que afecta a los árboles de decisión ordinarios. También revela qué factores son más importantes para determinar el resultado.

Entonces, si un árbol de decisión particular incluye muchos parámetros, es fácil ver cuáles tienen el mayor impacto en el resultado y cuáles no. Estos factores menos importantes pueden ser ignorados en el futuro.

Groll y Co utilizan exactamente este enfoque para modelar la Copa Mundial 2018. Modelan el resultado de cada juego que los equipos puedan jugar y usan los resultados para construir el curso más probable del torneo.

Groll y Co comienzan con una amplia gama de factores potenciales que pueden determinar el resultado. Estos incluyen factores económicos como el PIB y la población de un país, clasificación de equipos nacionales de la FIFA y las propiedades de los propios equipos, como su edad promedio, el número de jugadores de la Liga de Campeones que tienen, si tienen ventaja de local, etc. .

Curiosamente, el enfoque de bosque aleatorio permite a Groll y compañía incluir otros intentos de clasificación, como los rankings utilizados por los corredores de apuestas.

Conectar todo esto en el modelo proporciona algunas ideas interesantes. Por ejemplo, los factores más influyentes son las clasificaciones por equipos creadas por otros métodos, incluidos los de corredores de apuestas, FIFA y otros.

Otros factores importantes incluyen el PIB y el número de jugadores de la Liga de Campeones en el equipo. Los factores no importantes incluyen la población del país, la nacionalidad del entrenador, etc.

Las predicciones a través de este proceso difieren de otras en algunos aspectos importantes. Para empezar, el método del bosque aleatorio escoge a España como el ganador más probable, con una probabilidad del 17.8 por ciento.

Sin embargo, un factor importante en esta predicción es la estructura del torneo en sí. Si Alemania supera la fase de grupos de la competencia, es más probable que se enfrente a una fuerte oposición en la fase eliminatoria de 16 equipos. Debido a esto, el método del bosque aleatorio calcula que las posibilidades de Alemania de alcanzar los cuartos de final son del 58 por ciento. Por el contrario, es poco probable que España se enfrente a una fuerte oposición en los últimos 16 partidos, por lo que tiene un 73 por ciento de posibilidades de alcanzar los cuartos de final.

Si ambos llegan a cuartos de final, tienen más o menos posibilidades de ganar. “España está ligeramente favorecida con respecto a Alemania, principalmente debido al hecho de que Alemania tiene una oportunidad comparativamente alta de abandonar en la ronda de dieciséis”, dicen Groll y compañía.

Pero hay un giro adicional. El proceso de árbol aleatorio hace posible simular todo el torneo, y esto produce un resultado diferente.

Groll y Co simularon todo el torneo 100.000 veces. “Según el torneo más probable, en lugar del español, el equipo alemán ganaría la Copa del Mundo”, dicen.

Por supuesto, debido a la gran cantidad de permutaciones de juegos, este curso es extremadamente improbable. Groll y Co ponen las probabilidades en alrededor de 1 en 100,000.

Entonces ahí lo tienes. Al comienzo del torneo, España tiene las mejores posibilidades de ganar, de acuerdo con Groll y compañía. Pero si Alemania llega a los cuartos de final, entonces se convierte en el favorito.

El torneo comienza el jueves, cuando los anfitriones, Rusia, se enfrenten a Arabia Saudita. Tristemente, ninguno de estos equipos parece probable que llegue a cuartos de final.

Fuente:

arxiv.org/abs/1806.03208: : Prediction Of The FIFA World Cup 2018 – A Random Forest Approach With An Emphasis On Estimated Team Ability Parameters

https://www.technologyreview.com/s/611397/machine-learning-predicts-world-cup-winner/

Escrito por tu amigo Kevin Melgarejo