La interpretación de la vasta información que generan los satélites de observación terrestre exige herramientas cada vez más avanzadas.
La NASA ofrece un curso de “Fundamentos del Aprendizaje Automático para las Ciencias de la Tierra” que proporciona las bases técnicas para aplicar inteligencia artificial al análisis ambiental.
Esta instrucción, disponible completamente en español y de forma gratuita, es una oportunidad para científicos, investigadores y profesionales del sector.
El programa convierte a los participantes en usuarios activos de metodologías clave para el estudio del clima, los ecosistemas y los fenómenos atmosféricos. Al finalizar, los asistentes que cumplan los requisitos recibirán un certificado de participación oficial de la agencia espacial estadounidense.
La monitorización de la Tierra genera volúmenes de información que superan la capacidad del análisis tradicional. Satélites y sensores recopilan datos constantes sobre deforestación, calidad del aire, cambios en la criosfera y desastres naturales.
Identificar patrones, predecir tendencias y extraer conocimiento útil de estos grandes conjuntos de datos requiere algoritmos de aprendizaje automático.
Este curso de aprendizaje automático de la NASA está pensado para profesionales que ya trabajan con información geoespacial pero desean dar un salto cualitativo. Geógrafos, climatólogos, ingenieros ambientales y especialistas en teledetección encontrarán aquí una vía para potenciar su trabajo.
La formación es impartida por un equipo de instructores del programa ARSET, incluidos Jordan A. Caraballo-Vega, Caleb Spradlin, Jian Li y Jules Kouatchou.
Se estructura en tres sesiones fundamentales, con una carga estimada de varias horas de estudio. El nivel es introductorio-intermedio, asumiendo familiaridad previa con programación en Python y conceptos básicos de datos.
Los módulos guían a los estudiantes a través de un camino pedagógico claro:
- Fundamentos y Aplicaciones: Introducción al machine learning en ciencias terrestres, tipos de datos (tabulares y ráster) y ejemplos de casos de uso reales.
- Algoritmos y Entrenamiento de Modelos: Profundización en algoritmos supervisados y no supervisados, preparación de datos y evaluación de modelos con métricas.
- Ajuste y Optimización: Técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos, optimización de parámetros e introducción a la interpretabilidad de los algoritmos.
Cada parte incluye ejercicios prácticos desarrollados en cuadernos de Jupyter. Estos permiten aplicar la teoría sobre conjuntos de datos reales de la NASA, cerrando la brecha entre el conocimiento conceptual y la habilidad operativa.
Cómo acceder al curso
El proceso para inscribirse y realizar la formación es directo. Todo el material está alojado en la plataforma oficial de Earthdata de la NASA.
Los interesados solo deben acceder a la página web del curso Fundamentos del Aprendizaje Automático para las Ciencias de la Tierra.