Organizar el mundo en celdas de cuadrícula: el proyecto piloto AI-DGGS

Convocatoria de participación

El programa piloto OGC AI-DGGS para la gestión de desastres busca probar, habilitar y mejorar los sistemas de cuadrícula global discreta (DGGS) potenciados por IA. Los DGGS representan ubicaciones como celdas, superando los sistemas de referencia geográfica tradicionales. Como resultado, los DGGS pueden sentar las bases para un sistema de localización global donde cada objeto del mundo real tiene un identificador de ubicación único. Los DGGS son ideales para la integración de datos y la consulta y el análisis eficientes. Por lo tanto, están en una posición ideal para servir como almacenes de contenido fiables para consultas en lenguaje natural basadas en IA.

Esta iniciativa de interoperabilidad, conocida como el "Piloto AI-DGGS para la Gestión de Desastres", busca explorar y demostrar cómo los sistemas que utilizan diferentes diseños de malla DGGS pueden usar los Estándares OGC para intercambiar automáticamente datos e información, con especial atención al apoyo al mapeo de desastres. Además, el piloto explorará cómo los sistemas DGGS pueden optimizarse con herramientas de IA/ML basadas en estándares, como chatbots de IA para consultas en lenguaje natural e información basada en IA para el análisis automatizado y la detección de patrones, utilizando, por ejemplo, un enfoque de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que proporciona respuestas precisas, fiables y sin alucinaciones.

En cuanto a la integración de datos, DGGS puede servir como sistema de identificación de localización para cualquier objeto real. DGGS organiza el espacio mediante celdas anidadas. Una lista de identificadores de celda describe la geometría exacta de los objetos reales, donde la precisión depende únicamente del tamaño de la celda. Dado que DGGS puede mapear un índice de todos los tamaños de celda, los datos descritos en diferentes niveles de zoom se pueden integrar y vincular eficientemente. Esto convierte a DGGS en un sistema de localización e identificación ideal para diversos ámbitos, como las finanzas, la gestión de desastres y el análisis ambiental. Puede sustituir o mejorar las direcciones postales, ya que elimina la necesidad de direcciones descriptivas o puntos de referencia físicos. Incluso las zonas sin infraestructura tradicional, como las zonas sin carreteras, pueden identificarse con precisión. De igual manera, un DGGS se adapta fácilmente al crecimiento urbano dinámico.

DGGS: Un sistema de referencia nativo digital 

Por razones históricas, los sistemas de información geográfica (SIG) utilizan una representación proyectada (y por lo tanto distorsionada) y dependiente de la escala de la Tierra, diseñada originalmente para la navegación mediante mapas de papel. En cambio, los sistemas de cuadrícula global discreta (DGGS) ofrecen un sistema basado en celdas digitales nativo que representa con precisión la Tierra como un esferoide. Los DGGS dividen el planeta en celdas teseladas jerárquicamente que abarcan todas las escalas. Esto crea una “hoja de cálculo para la Tierra” que permite un análisis y una integración increíblemente eficientes de grandes conjuntos de datos.

Al utilizar celdas de área fija, la información registrada sobre fenómenos en una ubicación se puede referenciar fácilmente al área explícita de sus celdas asociadas, integrar rápidamente con otros valores de celdas de diferentes conjuntos de datos y analizar de manera eficiente para proporcionar resúmenes válidos para cualquier selección de celdas elegida. Los DGGS ofrecen un método mucho más simple para incorporar información estadística y de otro tipo en sistemas geoespaciales más amplios, lo que libera un enorme potencial para un mejor análisis y conocimiento contextual.

Los DGGS se pueden construir de múltiples maneras para cumplir con diversos objetivos. Será necesario lograr la interoperabilidad entre diferentes DGGS para garantizar que las personas y el software que utilicen diferentes enfoques de DGGS puedan trabajar juntos sin problemas. El proyecto piloto de DGGS busca comprender y demostrar dicha interoperabilidad.

Integración entre sistemas DGGS

El piloto explorará y demostrará cómo los estándares de datos geoespaciales pueden facilitar la interoperabilidad de los DGGS en la gestión de desastres u otros ámbitos de interés para los patrocinadores. Esto se logrará mediante la creación de prototipos de diferentes soluciones DGGS que utilizan estándares de datos geoespaciales para colaborar y ofrecer funcionalidades de integración, análisis y visualización geoespaciales que faciliten la gestión de desastres. Los resultados proporcionarán información sobre la capacidad de los estándares OGC actuales y emergentes para cumplir con estos requisitos de interoperabilidad. Esto impulsará futuras mejoras en el diseño de los estándares OGC, incluyendo la posibilidad de crear nuevos estándares cuando sea necesario.

Recuperación-Generación Aumentada (RAG)

La generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) es un enfoque para los chatbots de inteligencia artificial (IA) basados ​​en modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) (también conocidos como lenguaje natural) que agrega un almacén de contenido adicional y autorizado al que el LLM puede recurrir para obtener sus respuestas. Con este enfoque, los modelos de IA LLM se convierten en una interfaz para consultas de fuentes autorizadas en lugar de las fuentes en sí. El enfoque brinda los beneficios de las consultas en lenguaje natural sin el riesgo de que se produzcan alucinaciones a partir de la extrapolación de los datos de entrenamiento del modelo.  

El proyecto piloto AI-DGGS busca investigar cómo se pueden usar los DGGS como almacenes de contenido en "chatbots de IA", lo que permite realizar consultas en lenguaje natural como "¿Cuántas personas viven en esta calle que necesita ser evacuada?" o "Identificar qué vecindarios es probable que se vean afectados por inundaciones".

Objetivos del piloto

A través de este proyecto, comprenderemos la capacidad de los estándares de descubrimiento, acceso y procesamiento de datos de OGC para permitir que los DGGS independientes se integren or Interfaz en diversos contextos. El proyecto explorará el papel de las tecnologías de IA en la consulta y visualización de DGGS para impulsar la generación de conocimiento. Esto nos ayudará a comprender el estado actual de la interoperabilidad de DGGS en el contexto de la integración rápida de datos, determinar la idoneidad de la tecnología DGGS para la gestión de desastres u otros requisitos (p. ej., integración, análisis y visualización de datos, así como localización de objetos en el mundo real), e identificar el trabajo adicional necesario para lograr la plena interoperabilidad de DGGS para la gestión de desastres, servicios financieros, seguros y otras aplicaciones. 

Los objetivos detallados se describen a través de los siguientes puntos:

1. Integración y Gestión de Datos:
   
   
   • Demostrar cómo los estándares OGC permiten la integración de diversas formas de datos geoespaciales (por ejemplo, climáticos, meteorológicos, estadísticos) utilizando DGGS.
     
     
   • Demostrar la capacidad de los estándares OGC para permitir el uso de IA para respaldar la integración y gestión de datos de DGGS.
     
     
2. Análisis y visualización:
   
   
   • Prototipo del uso de los estándares OGC para facilitar el análisis geoespacial con IA y la visualización de datos almacenados en un DGGS. El análisis y la visualización demostrados deberán satisfacer los requisitos de gestión de desastres.
     
     
   • Demostrar el uso de los estándares OGC para aplicar dos enfoques de IA con DGGS para la respuesta ante desastres:
     • Habilitar una interfaz de chatbot de IA para hacer preguntas sobre datos de DGGS;
     • Ejecución de análisis geoespacial dentro de DGGS utilizando indicaciones de chatbot de IA con salida de resultados al chatbot y una interfaz de usuario de mapeo.
       
       
3. <b>Mantenimiento:</b>
   
   
   • Crear y mantener la disponibilidad de prototipos accesibles desde la Web más allá de la fecha de finalización del proyecto para que puedan acceder a ellos todas las partes interesadas y el público.
     
     Idoneidad e interoperabilidad: comprender la idoneidad de los estándares de datos geoespaciales para respaldar la interoperabilidad entre múltiples diseños de cuadrículas DGGS para diversos requisitos de gestión de desastres (u otros).
     
     
   • Demostrar la interoperabilidad de las DGGS independientes utilizando el borrador API de OGC: estándar DGGS.

Los participantes en el piloto propondrán soluciones e implementaciones de prototipos a través de un proceso de innovación colaborativa.