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¿Qué es Dynamic World de Google?: un mapa de la actividad de la Tierra

Una nueva función en Google Earth se lanzó este jueves 9 de junio, se trata de Dynamic World, una colección de imágenes satelitales en tiempo real que entregan información cuantificable de cómo se convierten las actividades naturales y humanas en la Tierra.

«Para ayudar a convertir las imágenes satelitales en información más útil para cuantificar el cambio, trabajamos con el Instituto de Recursos Mundiales (WRI) para crear Dynamic World. Impulsado por Google Earth Engine y AI Platform, Dynamic World proporciona datos globales de cobertura terrestre casi en tiempo real a una resolución de diez metros, lo que brinda un nivel de detalle sin precedentes sobre lo que hay en la tierra y cómo se está utilizando, ya sean bosques en el Amazonas, agricultura en Asia, desarrollo urbano en Europa o recursos hídricos estacionales en América del Norte. Con esta información, las personas, al igual que los científicos y los responsables de la formulación de políticas, pueden monitorear y comprender la tierra y los ecosistemas para que puedan hacer predicciones más precisas y planes efectivos para proteger nuestro planeta en el futuro», sostiene Google.

Actualmente, la mayoría de los conjuntos de datos existentes asignan un solo tipo de cobertura terrestre a un área de tierra, como árboles, urbanizados, cultivos o nieve, en función de lo que es más prominente en una imagen satelital combinada con la determinación de un experto de la cubierta terrestre. Por lo tanto, los conjuntos de datos actuales podrían clasificar una imagen satelital de una ciudad como «construida», pero visite cualquier ciudad y verá que nuestro mundo es mucho más dinámico. Si bien es posible que vea muchos edificios, también verá árboles o incluso nieve en el suelo por una tormenta reciente.

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«Para crear una comprensión más precisa de la cubierta terrestre con Dynamic World, se identificaron los nueve tipos de cubierta terrestre más críticos que queríamos clasificar: agua, vegetación inundada, áreas urbanizadas, árboles, cultivos, suelo desnudo, hierba, arbustos / matorrales y nieve / hielo. Dynamic World utiliza nuestra IA y computación en la nube para detectar combinaciones de diferentes tipos de cobertura terrestre y sacar conclusiones sobre la probabilidad de que cada uno de los nueve tipos esté presente en cada píxel (aproximadamente 1,100 pies cuadrados de tierra) de una imagen satelital», agrega Google.

Dynamic World usa un modelo de IA que analiza las imágenes satelitales de Copernicus Sentinel-2 a medida que están disponibles, se producen más de 5,000 imágenes todos los días, proporcionando datos de cobertura terrestre que se remontan a junio de 2015 hasta hace tan solo dos días.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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Google prohíbe un popular bloqueador de anuncios
Cómo cambiar la imagen de fondo en Google Chrome.

Millones de usuarios de Chrome podrían perder pronto el acceso a sus extensiones favoritas. Como se menciona en el boletín de soporte de Google, Google planea finalizar el soporte para bloqueadores de anuncios populares como uBlock Origin y otras extensiones en el marco Manifest V2. Google dice que la medida se debe a preocupaciones de seguridad y privacidad.

Google comenzó a advertir a los usuarios del cambio en agosto, afirmando que planea pasar del marco Manifest V2 a V3 para proteger a sus usuarios. Google dice que está haciendo esto "para proteger mejor su privacidad y seguridad, Chrome y Chrome Web Store requieren que las extensiones estén actualizadas con los nuevos requisitos. Con esto, Chrome puede inhabilitar las extensiones que no cumplan con estos requisitos".

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La nueva función de Google Docs que te ayudará a organizar tu trabajo
cómo usar Google Docs

Google Docs, una de las herramientas esenciales de trabajo de la compañía de Mountain View, está recibiendo en estos días una actualización esencial para mejorar la organización.

"Ahora puedes usar pestañas para redactar y crear contenido de una manera que te permita encontrar lo que estás buscando rápidamente y mantenerte en la tarea", anunció Google en su última actualización de Workspace. "Además, los lectores pueden navegar por su documento con facilidad y concentrarse en las secciones que más les importan".

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