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Los algoritmos de Netflix y Amazon pueden mejorar los satélites

Los algoritmos hoy dominan el ecosistema digital, ya que su «orientación» permite dar recomendaciones personalizadas a los usuarios, basados en sus resultados de búsqueda, o en sus datos. Pero no solo estos algoritmos que nos ayudan a decidir una película en NetflixAmazon tiene esa función, ya que también podrían contribuir con el mejoramiento de satélites.

Los hallazgos se publican en el International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation y dan cuenta de cómo con estos algoritmos, los investigadores pudieron descifrar zonas libres de nubosidad y de puntos ciegos para la transmisión satelital.

Al adaptar un algoritmo de recomendación construido por primera vez para Netflix, Ruo-Qian (Roger) Wang, profesor asistente de ingeniería civil y ambiental en la Escuela de Ingeniería de Rutgers, creó un sistema que es más preciso y rápido para predecir paisajes cubiertos de nubes en áreas costeras que las herramientas convencionales de llenado de datos.

Una persona apunta con el control remoto a su televisor con el logo de Netflix.
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Este algoritmo de Netflix se llama Funk-SVD, y fue creado por Simon Funk para trazar las reseñas de los consumidores en una matriz.

«Las plataformas de servicios electrónicos como Alibaba y Amazon utilizan sistemas de recomendación, que aprovechan grandes conjuntos de datos para proporcionar recomendaciones de productos personalizadas para ayudar a la toma de decisiones de los clientes», dijo Wang. «Curiosamente, la forma en que los sistemas de recomendación procesan los datos no es diferente al proceso para predecir paisajes costeros oscurecidos por las nubes».

Satélite chino y cohete ruso chocan en el espacio
Getty Images.

Los algoritmos de llenado de nubes utilizados en la teledetección miden datos continuos, como la temperatura del agua, el color y el contenido de algas, para hacer predicciones de lo que está oculto.

Es un proceso similar para el llenado de nubes: cada coordenada en un mapa está representada por un píxel en una fotografía y ese píxel puede ser agua o tierra, con nubes que representan datos no registrados. La adaptación de Wang de Funk-SVD hace conjeturas sobre lo que hay debajo de las nubes en función de otros puntos de datos.

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