REINFORCEMENT LEARNING: INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL PROYECTO SMARTLAGOON PARA SALVAR EL MAR MENOR MEDIANTE UN GEMELO DIGITAL

La Comisión Europea, dentro del proyecto Horizon 2020, ha aprobado la financiación mediante casi 4 millones de euros del proyecto SmartLagoon, por el cual, científicos de varios países liderados por la UCAM crearán un clon digital del Mar Menor. Este gemelo se basa principalmente dos elementos:

  1. IoT: Internet de las cosas para detectar las variables físicas del entorno.
  2. AI: Inteligencia artificial para simular los efectos de la modificación de las variables en el gemelo digital.

Aceptando que la primera parte, los sensores, resulta sencilla de entender, la gran pregunta es ¿qué hace en concreto la Inteligencia Artificial?

La respuesta la encontramos en el Aprendizaje automático (Machine Learning). El ML se divide en supervisado (cuando tenemos las respuestas o etiquetas), el no supervisado (cuando no disponemos de las respuestas o etiquetas) y el Reinforcement Learning o aprendizaje por refuerzo. En este último caso, se simulan acciones en un entorno del que se están recibiendo datos y el algoritmo evalúa su efecto. Se obtiene un refuerzo en el caso de ser premiado y un castigo en el caso contrario. De este modo, se optimiza una función determinada, que en este caso se basará en métricas de limpieza y calidad del agua, fauna y flora marina, etc.

Así, los algoritmos por refuerzo simulan cambios en las variables y analizan su efecto, optimizando los objetivos resultando especialmente interesantes y aptos para la simulación mediante gemelos digitales.

Más información:

https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en/news/predicting-socio-environmental-evolution-highly-anthropized-coastal-lagoons

Otro ejemplo de gemelo digital mediante Reinforcement Learning: The AI Economist: Improving Equality and Productivity with AI-Driven Tax Policies https://arxiv.org/abs/2004.13332