El Fin Del Conocimiento - Bóveda 4/58 - IA Para El Bien - 2021 - Big Data para la Biodiversidad: Nuevas Tecnologías en la Contabilidad de la Naturaleza

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la Biodiversidad: Nuevas Tecnologías
en la Contabilidad de
la Naturaleza"] A --> B["eDNA
desbloquea datos de biodiversidad
para IA. 1"] B --> C["Fundado por Bruce,
introducido al eDNA. 2"] B --> D["Los insectos son indicadores
eDNA rápido. 3"] B --> E["eDNA aplicado más allá de la academia
para gestión. 4"] B --> F["eDNA mapea 650 especies
en el Amazonas. 5"] A --> G["Monitoreo de biodiversidad
pierde patrones importantes. 6"] G --> H["Pequeños organismos impulsan ecosistemas,
necesitan evaluación. 7"] G --> I["eDNA + IA perfilan
cambios en el ecosistema. 8"] G --> J["Rastrea salud, vincula
a ecología compleja. 9"] G --> K["eDNA + IA construyen
mapas globales de biodiversidad. 10"] A --> L["Economía positiva para la naturaleza necesita
datos detallados de biodiversidad. 11"] L --> M["Datos de biodiversidad como
mapas de planificadores urbanos. 12"] L --> N["Práctica rutinaria de negocios
con mapas detallados. 13"] L --> O["eDNA evita contaminación humana
en monitoreo. 14"] L --> P["Desperdicio de alimentos afecta
resultados de eDNA. 15"] A --> Q["Ciencia ciudadana permite
monitoreo continuo. 16"] Q --> R["eDNA detecta especies raras,
ayuda al turismo. 17"] Q --> S["No hay ecosistemas prístinos,
usar mejores hábitats. 18"] Q --> T["ADN antiguo podría recrear
ecosistemas prehumanos. 19"] Q --> U["Nature Metrics colabora
con IUCN. 20"] A --> V["eBioAtlas integra biodiversidad
en finanzas globales. 21"] V --> W["Cambio climático priorizado,
biodiversidad ayuda a restauración. 22"] V --> X["Hábitats necesitan todos los niveles
para almacenamiento de carbono. 23"] V --> Y["Visualizar datos de eDNA crucial
para decisiones. 24"] V --> Z["Navegación actualizada de biodiversidad
guía gestión. 25"] A --> AA["eDNA verificado independientemente
construye confianza. 26"] AA --> AB["Datos de biodiversidad rutinarios
en práctica empresarial. 27"] AA --> AC["Próxima discusión de IA para
moda sostenible. 28"] AA --> AD["IA climática presenta
figuras notables. 29"] AA --> AE["IA para el Bien tiene
programación todo el año. 30"] class A,B,C,D,E,F edna class G,H,I,J,K biodiversity class L,M,N,O,P collaboration class Q,R,S,T,U data class V,W,X,Y,Z aiGood class AA,AB,AC,AD,AE aiGood

Resumen:

1.- Nature Metrics utiliza ADN ambiental (eDNA) para desbloquear la capa de datos de biodiversidad del mundo y permitir que la IA/ML comprenda los impactos ambientales.

2.- Kat Bruce fundó Nature Metrics después de que su supervisor de doctorado Doug Yu introdujera la secuenciación de eDNA como una forma más rápida de evaluar la biodiversidad.

3.- Los insectos son buenos indicadores ambientales, pero identificarlos es lento. eDNA permite secuenciar miles juntos para evaluar rápidamente la diversidad.

4.- Kat quería aplicar eDNA más allá de la academia a desafíos del mundo real. Nature Metrics lo hace accesible para la gestión ambiental.

5.- eDNA proporciona datos de biodiversidad a escalas sin precedentes, por ejemplo, mapeando 650 especies del Amazonas de un viaje de muestreo en un río.

6.- La biodiversidad es compleja con especies interconectadas que responden a muchas variables. Monitorear unas pocas especies pierde patrones hasta que ocurren declives importantes.

7.- La mayor parte de la biodiversidad son pequeños organismos como insectos, organismos del suelo y microbios que impulsan los ecosistemas. Evaluar la biodiversidad debe tenerlos en cuenta.

8.- eDNA combinado con IA podría perfilar cómo cambian las comunidades a lo largo de un gradiente de ecosistemas prístinos a degradados.

9.- Esto permite colocar una muestra en el gradiente para rastrear la salud del ecosistema de manera simple, vinculándola a la ecología compleja subyacente.

10.- Doug se enfoca en usar eDNA e IA para construir mapas globales de biodiversidad constantemente actualizados para dirigir actividades a áreas de menor impacto.

11.- Cambiar la actividad económica anual de $90 billones del mundo para ser positiva para la naturaleza requiere datos detallados de biodiversidad accesibles para todos.

12.- Los datos actuales de biodiversidad son limitados: necesitamos un "mapa de planificador urbano" interpolado a partir de eDNA y teledetección usando redes neuronales.

13.- Mapas de biodiversidad detallados generados por IA podrían hacer que la contabilidad de la biodiversidad sea una práctica empresarial rutinaria en lugar de un esfuerzo raro y heroico.

14.- eDNA evita el ruido generado por humanos que obstaculiza algunos monitoreos ambientales. Los algoritmos pueden identificar y excluir la contaminación de ADN humano.

15.- El ADN de salmón de los desechos alimenticios humanos puede terminar en los ríos y ser confundido con salmón salvaje, un problema para el análisis de eDNA.

16.- La recolección de eDNA es lo suficientemente simple para la ciencia ciudadana. Esto permite un monitoreo continuo y rentable para rastrear patrones estacionales e impactos humanos.

17.- La falta de observación de la vida silvestre no significa ausencia. eDNA detecta especies raras, emocionante para el turismo y la conservación.

18.- No hay ecosistemas prístinos debido al impacto humano a lo largo del tiempo. eDNA debe ser comparado con los mejores hábitats disponibles.

19.- El ADN antiguo preservado en sedimentos marinos podría recrear ecosistemas prehumanos como una línea de base. La investigación está explorando esta posibilidad.

20.- Nature Metrics colabora ampliamente, incluido un programa con la IUCN para mapear la biodiversidad global con 30,000 muestras de eDNA durante 3 años.

21.- El eBioAtlas proporcionará datos para integrar la biodiversidad en las finanzas globales y apoyar el marco de biodiversidad de la ONU posterior a 2020.

22.- El cambio climático es la principal prioridad. La biodiversidad puede ayudar mediante la restauración aumentando la captura de carbono, si se hace teniendo en cuenta ecosistemas completos.

23.- Los hábitats restaurados necesitan todos los niveles tróficos, no solo vegetación, para sobrevivir a largo plazo y proporcionar almacenamiento de carbono. eDNA guía esto.

24.- Visualizar datos multidimensionales de eDNA y su incertidumbre es desafiante pero crucial para informar la toma de decisiones. Nature Metrics está contratando expertos en visualización.

25.- El objetivo es una "navegación satelital" de biodiversidad siempre actualizada para guiar la gestión, permitir objetivos claros y responsabilizar a las partes interesadas.

26.- Los datos de eDNA pueden ser verificados independientemente, construyendo confianza para obtener soluciones eficientes, superando la desconfianza de conjuntos de datos propietarios.

27.- Nature Metrics apunta a hacer que los datos de biodiversidad sean accesibles y confiables para que la contabilidad de la naturaleza se convierta en una práctica empresarial rutinaria.

28.- IA para el Bien tiene próximas discusiones sobre IA para moda sostenible, celebrando startups de IA y acelerando la ciencia climática.

29.- La serie de Descubrimiento de IA para el Bien sobre IA climática contará con Ban Ki-moon, ganadores del Premio Turing, representantes del IPCC y académicos de Oxford.

30.- IA para el Bien tiene programación en línea durante todo el año más allá de la cumbre anual. Las actualizaciones están en su sitio web AIforGood.itu.int y redes sociales.

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