Bienvenido a Eye on AI, donde la reportera de inteligencia artificial Sharon Goldman reemplaza a Jeremy Kahn mientras viaja. En este episodio… una nueva plataforma abierta de IA está ayudando a organizaciones sin fines de lucro y agencias gubernamentales a rastrear los cambios en el planeta… Getty Images gana por poco, pero pierde en gran medida en una demanda histórica en el Reino Unido contra el generador de imágenes Stability AI… Anthropic pronostica $70 mil millones en ingresos… China ofrece a los gigantes tecnológicos electricidad barata para impulsar los chips de IA nacionales… Los empleados de Amazon se resisten a la expansión de la IA de la compañía.
Me entusiasma compartir la historia de “IA para el bien” en AI Insights de hoy: Imagínese si los grupos conservacionistas, los científicos y los gobiernos locales pudieran usar fácilmente la IA para resolver problemas como la deforestación, las malas cosechas o el riesgo de incendios forestales, sin tener ninguna experiencia en IA.
Hasta ahora, esto ha sido inalcanzable: requiere conjuntos de datos enormes e inaccesibles, grandes presupuestos y conocimientos especializados en inteligencia artificial de los que carecen la mayoría de las organizaciones sin fines de lucro y las agencias gubernamentales. Plataformas como Google Earth AI, lanzada a principios de este año, y otros sistemas propietarios han demostrado lo que se puede hacer combinando datos satelitales con inteligencia artificial, pero son sistemas cerrados que requieren acceso a la infraestructura de la nube y conocimientos de los desarrolladores.
Ahora eso está cambiando con OlmoEarth, una nueva plataforma de código abierto y sin código que utiliza potentes modelos de inteligencia artificial entrenados en millones de observaciones de la Tierra (desde satélites, radares y sensores ambientales, incluidos datos abiertos de la NASA, la NOAA y la Agencia Espacial Europea) para analizar y predecir el cambio planetario en tiempo real. Fue desarrollado por Ai2, el Instituto Allen de Inteligencia Artificial, un laboratorio de investigación sin fines de lucro en Seattle fundado en 2014 por el fallecido cofundador de Microsoft, Paul Allen.
Los primeros socios ya están poniendo a trabajar a OlmoEarth: en Kenia, los investigadores están mapeando cultivos para ayudar a los agricultores y funcionarios a mejorar la seguridad alimentaria. En el Amazonas, los conservacionistas están registrando la deforestación casi en tiempo real. Y en las regiones de manglares, las primeras pruebas muestran una precisión del 97%, lo que reduce los tiempos de procesamiento a la mitad y ayuda a los gobiernos a actuar más rápido para proteger las frágiles costas.
Hablé con Patrick Beukema, quien dirige el equipo Ai2 detrás de OlmoEarth, un proyecto que se lanzó a principios de este año. Beukema dijo que el objetivo era ir más allá del simple lanzamiento de un modelo potente. Muchas organizaciones luchan por combinar datos sin procesar de sensores y satélites en sistemas de inteligencia artificial utilizables, razón por la cual Ai2 creó OlmoEarth como una plataforma completa de extremo a extremo.
“Es extremadamente difícil para las organizaciones construir canalizaciones de todos estos satélites y sensores, sólo que incluso las cosas básicas son muy difíciles de hacer: un modelo puede necesitar conectarse a 40 canales diferentes de tres satélites diferentes”, explicó. “Simplemente estamos tratando de democratizar el acceso para estas organizaciones que trabajan en temas realmente importantes y misiones súper importantes. Creemos que la tecnología debe ser accesible y fácil de usar”.
Un ejemplo específico que me dio Beukema fue sobre la evaluación del riesgo de incendios forestales. Una variable clave a la hora de evaluar el riesgo de incendios forestales es el grado de humedad del bosque, ya que esto determina su inflamabilidad. “Hoy en día la gente sale al bosque y recoge palos o troncos y los pesa antes y después de la deshidratación para obtener una única medida de qué tan húmeda está la zona”, dijo. “Los guardaparques hacen este trabajo, pero es extremadamente costoso y difícil”.
Con OlmoEarth, la IA ahora puede estimar la humedad de los bosques desde el espacio: el equipo entrenó el modelo utilizando años de datos de campo expertos de administradores de bosques y incendios forestales, combinando estas mediciones terrestres con observaciones satelitales de docenas de canales, incluyendo imágenes de radar, infrarrojas y ópticas. Con el tiempo, el modelo aprendió a predecir qué tan húmeda o seca está un área simplemente analizando esta combinación de señales.
Una vez entrenado, podrá mostrar continuamente los niveles de humedad en todas las regiones, actualizándolos a medida que lleguen nuevos datos satelitales, y hacerlo millones de veces más barato que los métodos tradicionales. El resultado: mapas de riesgo de incendios forestales casi en tiempo real que pueden ayudar a los planificadores y guardabosques a actuar más rápido.
“Espero que esto ayude a las personas que están en primera línea a realizar este importante trabajo”, dijo Beukema. “Ese es nuestro objetivo”.
Si desea obtener más información sobre cómo la inteligencia artificial puede ayudar a su empresa a tener éxito y escuchar a los líderes de la industria sobre hacia dónde se dirige esta tecnología, espero que considere unirse a Jeremy y a mí en el evento Fortune Brainstorm AI en San Francisco del 8 al 9 de diciembre. Entre los oradores que ya han confirmado su asistencia se encuentran el director ejecutivo de Google Cloud, Thomas Kurian, el director ejecutivo de Intuit, Sasan Goodarzi, el director ejecutivo de Databricks, Ali Ghodsi, el director ejecutivo de Glean, Arvind Jain, Panos Panay de Amazon y muchos más. Regístrese ahora.
SUERTE CON LA IA
Los ingresos trimestrales de Palantir alcanzaron los 1.200 millones de dólares, pero las acciones cayeron después de ganancias masivas – Jessica Matthews
Amazon dice que su asistente de compras con inteligencia artificial, Rufus, es tan eficaz que podría aumentar las ventas en 10.000 millones de dólares – Dave Smith
Sam Altman a veces desea que OpenAI se haga público para que los que odian puedan vender las acciones en corto – “Ojalá se quemaran con esto” – Marco Quiros-Guitierrez
La IA ofrece a los delincuentes la capacidad de lanzar “ataques personalizados a gran escala”, pero también puede ayudar a las empresas a fortalecer sus defensas, dicen líderes de la industria tecnológica – Angelique Ang
IA EN LAS NOTICIAS
Anthropic proyecta ingresos de 70 mil millones de dólares y un flujo de caja de 17 mil millones de dólares en 2028. Anthropic, el fabricante del chatbot Claude, pronostica un crecimiento explosivo, con 70 mil millones de dólares en ingresos para 2028, frente a los 5 mil millones de dólares de este año, según The Information. La compañía espera que gran parte de ese crecimiento provenga de empresas que utilizan sus modelos de IA a través de API; los ingresos que pronostica duplicarán aproximadamente las ventas comparables de OpenAI el próximo año. A diferencia de OpenAI, el fabricante de ChatGPT, que gasta miles de millones en costos informáticos, Anthropic espera tener un flujo de caja positivo para 2027 y ganar hasta 17 mil millones de dólares el próximo año. Esas cifras podrían ayudar a la empresa a alcanzar una valoración de entre 300.000 y 400.000 millones de dólares en su próxima ronda de financiación, posicionando a la startup de cuatro años como un rival financieramente viable para el dominio de OpenAI.
China ofrece a los gigantes tecnológicos electricidad barata para desarrollar chips de inteligencia artificial nacionales. China está aumentando los subsidios para sus centros de datos más grandes, reduciendo las facturas de energía hasta en un 50% para las instalaciones que funcionan con chips de inteligencia artificial nacionales, en un intento por reducir la dependencia de Nvidia y fortalecer su industria nacional de semiconductores, informa el Financial Times. Los gobiernos locales de provincias como Gansu, Guizhou y Mongolia Interior están ofreciendo nuevos incentivos después de que gigantes tecnológicos como ByteDance, Alibaba y Tencent se quejaran de que los chips chinos de Huawei y Cambricon son menos eficientes energéticamente y más caros de operar. La medida subraya el impulso de Beijing para hacer que su infraestructura de inteligencia artificial sea autosuficiente incluso cuando la demanda de energía en los centros de datos del país se dispara y los chips nacionales todavía requieren entre un 30% y un 50% más de electricidad que Nvidia.
Los empleados de Amazon se oponen a la expansión de la empresa hacia la inteligencia artificial. La semana pasada, un grupo de empleados de Amazon publicó una carta abierta advirtiendo que los rápidos avances de la empresa en inteligencia artificial se producen a expensas de los objetivos climáticos, la protección de los trabajadores y la responsabilidad democrática. Los firmantes, que dicen ayudar a construir e implementar los sistemas de inteligencia artificial de Amazon, argumentan que la expansión planificada del centro de datos de la compañía por valor de 150 mil millones de dólares conducirá a aumentos en las emisiones de carbono y el uso de agua, especialmente en regiones propensas a la sequía, incluso cuando la compañía continúa suministrando herramientas de nube a compañías de petróleo y gas. También critican los crecientes vínculos de Amazon con la supervisión gubernamental y los contratos militares y dicen que las iniciativas internas de inteligencia artificial están acelerando la automatización sin apoyar el crecimiento profesional de los empleados. El grupo exige tres compromisos: ninguna IA alimentada por energía sucia, ninguna IA construida sin intervención humana y ninguna IA para la violencia o la vigilancia masiva.
UNA MIRADA A LA INVESTIGACIÓN EN IA
¿Qué pasaría si los grandes modelos de IA pudieran leer la mente de los demás en lugar de comunicarse mediante mensajes de texto? Esta idea es la base de un nuevo artículo de investigadores de CMU, Meta AI y MBZUAI titulado “Comunicación mental en colaboración multiagente”. El equipo propone un sistema llamado ThoughtComm, que permite a los agentes de IA compartir sus “pensamientos” ocultos (las ideas ocultas que subyacen a su razonamiento) en lugar de simplemente intercambiar palabras o tokens. Para ello, utilizan un codificador automático regulado por dispersión, una especie de red neuronal que comprime información compleja en un conjunto más pequeño de las características más importantes, lo que ayuda a identificar qué “pensamientos” realmente importan. Al saber qué ideas comparten los agentes y cuáles mantienen en secreto, esta estructura les permite coordinarse y razonar juntos de manera más efectiva, lo que sugiere un futuro en el que las IA colaborarán no hablando sino “pensando” en sincronía.
¿TIENES UN CALENDARIO?
10 al 13 de noviembre: Cumbre Web, Lisboa.
19 de noviembre: resultados del tercer trimestre de Nvidia
26 y 27 de noviembre: Congreso Mundial de Inteligencia Artificial, Londres.
2 al 7 de diciembre: NeurIPS, San Diego.
8 y 9 de diciembre: Lluvia de ideas sobre IA de Fortune en San Francisco. Solicite participar aquí.
NUTRICIÓN PARA EL CEREBRO
Cómo las empresas de inteligencia artificial pueden aprender silenciosamente a hacer periodismo pago
AI Brainstorm de Fortune regresa a San Francisco del 8 al 9 de diciembre para reunir a las personas más inteligentes que conocemos (tecnólogos, empresarios, ejecutivos de Fortune Global 500, inversores, formuladores de políticas y las mentes brillantes intermedias) para explorar y responder las preguntas más apremiantes sobre la IA en otro momento decisivo. Regístrese aquí.
