Probando la inteligencia artificial de ChatGPT aplicada a los SIG

En diciembre se presento la revolución del año, la Inteligencia Artificial (IA) a disposición de todo el mundo.

El chat que ha conseguido atraer la atención de todos nosotros ha sido el chat de OpenAI.

OpenAI es una empresa de inteligencia artificial fundada en 2015, por entre otros Elon Musk, con el objetivo de desarrollar tecnologías avanzadas de IA y hacerlas accesibles para el beneficio de todos. Se enfocan en investigar y desarrollar inteligencia artificial segura y transparente, y promover su uso en una variedad de aplicaciones, desde negocios hasta ciencia y juegos. OpenAI ha desarrollado varios productos y servicios, como GPT-3, un modelo de procesamiento del lenguaje natural utilizado en aplicaciones de chatbot, generación de texto, entre otros.

¿Cómo podemos aplicar la Inteligencia Artificial en los Sistemas de Información Geográfica?

La IA se puede aplicar en los sistemas de información geográfica (SIG) de varias maneras, algunas de las cuales son las siguientes:
  1. Análisis automatizado de datos geográficos: la IA puede utilizarse para analizar automáticamente grandes conjuntos de datos geográficos, como imágenes satelitales y datos de sensores remotos, para detectar patrones y tendencias en la información.
  2. Predicción de eventos geográficos: la IA puede utilizarse para predecir eventos geográficos, como inundaciones, incendios forestales o cambios en el clima, a partir de datos históricos y actuales.
  3. Mapas inteligentes: la IA puede utilizarse para generar mapas inteligentes que incluyen información en tiempo real sobre eventos, tráfico, rutas óptimas y más.
  4. Reconocimiento de objetos y patrones: la IA puede utilizarse para reconocer objetos y patrones en imágenes satelitales y datos de sensores remotos para identificar características importantes del terreno, como cuerpos de agua, carreteras y edificios.
  5. Sistemas de seguimiento y monitoreo: La IA puede ayudar a monitorear cambios en la superficie de la Tierra, como la deforestación, la expansión urbana o la pérdida de hábitat.
  6. Análisis de riesgo: IA se puede utilizar para analizar y evaluar el riesgo de desastres naturales como terremotos, inundaciones o incendios forestales y ayudar a mitigar y prevenir los efectos de estos desastres en las comunidades.

La inteligencia artificial para encontrar respuestas a nuestras dudas sobre SIG

Hemos hecho algunas pruebas para comprobar qué conocimientos tiene OpenAI sobre los SIG. Comenzamos con una pregunta con sustancia:

¿Cuáles son las diferencias entre un shapefile y un GeoPackage?

Un shapefile es un formato de archivo utilizado en el sistema de información geográfica (SIG) para almacenar geometrías vectoriales, junto con datos asociados. Un GeoPackage, por otro lado, es un estándar de base de datos que permite almacenar datos geoespaciales vectoriales, raster y tabulares en un formato similar a un archivo SQLite.

Una de las principales diferencias entre un shapefile y un GeoPackage es que el formato shapefile utiliza varios archivos para almacenar diferentes tipos de información, mientras que un GeoPackage utiliza un solo archivo. Esto hace que el GeoPackage sea más fácil de transportar y gestionar que un shapefile. Además, el GeoPackage admite una mayor variedad de tipos de datos geoespaciales, incluyendo imágenes raster y datos tabulares, mientras que el shapefile solo admite geometrías vectoriales y atributos asociados.

Bueno, pues a la primera pregunta le damos una buena nota, de hecho, a nosotros mismos nos costaría definirlo también, al menos escribiendo de memoria, haciendo una consulta a nuestro blog encontramos una respuesta similar. Y es que no hay que olvidar que OpenAI se nutre de fuentes de información como los blogs.

Vamos a lanzar otra pregunta sobre tecnologías SIG, a ver qué sabe.

¿Qué alternativas hay a Google Earth Engine?

Google Earth Engine es una plataforma en línea que permite el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de imágenes de satélite y datos geoespaciales. Algunas alternativas a Google Earth Engine incluyen:
  • OpenLayers: es una biblioteca de código abierto que permite visualizar y trabajar con datos geoespaciales en un navegador web.

  • QGIS: es un programa de código abierto para SIG que permite visualizar, editar y analizar datos geoespciales.

  • NASA WorldWind: es una plataforma de código abierto desarrollada por la NASA que permite visualizar y trabajar con datos geoespaciales en 3D.

  • Mapbox: es una plataforma en línea que ofrece herramientas y servicios para trabajar con datos geoespaciales, incluyendo visualización y análisis.

  • ArcGIS: es una plataforma de SIG desarrollada por Esri que ofrece una amplia gama de herramientas y servicios para trabajar con datos geoespaciales.

Ojo, que vuelve sacar buena nota. Además en una segundo intento, incluso incluye Leaflet como otra de las alternativas.

Sin duda es una buena alternativa para encontrar respuestas a tus preguntas y dudas de SIG.

Utilizando OpenAI para programar en GIS

Vamos a ver si es capaz de crear un código en Python para QGIS. Atención a la pregunta que le hacemos y a la respuesta:

Si lo copias y pegas en la consola de python de QGIS funciona perfectamente, de hecho este ejemplo lo utilizamos (y explicamos) en nuestro curso de python para QGIS.

No puede generar mapas (de momento)

¿Qué ocurre si le pedimos que nos cree un mapa?

¿serías capaz de generar un mapa inteligente que incluya información en tiempo real sobre el tráfico?

Como modelo IA, no tengo la capacidad de generar mapas ni recolectar información en tiempo real, pero sí puedo explicarte cómo se podría generar un mapa inteligente que incluya información en tiempo real sobre el tráfico.

  1. Recolectar datos en tiempo real sobre el tráfico utilizando tecnologías como GPS, sensores de tráfico en carreteras y dispositivos móviles.
  2. Procesar los datos recolectados utilizando algoritmos de inteligencia artificial para analizar y entender patrones en el tráfico, como la velocidad de los vehículos, la cantidad de tráfico en una determinada área, los puntos de congestión, entre otros.
  3. Crear un mapa digital interactivo que muestra la información recolectada en tiempo real, como las carreteras con mayor congestión, las rutas alternativas más rápidas, y la velocidad promedio de los vehículos en cada carretera.
  4. Utilizar tecnologías como realidad aumentada para mostrar la información en una interfaz fácil de usar, como una aplicación móvil o una página web.
  5. Utilizar la información recolectada para desarrollar y mejorar las medidas de gestión de tráfico, como el control de semáforos, la construcción de nuevas carreteras, entre otros.

Es importante mencionar que este mapa inteligente puede requerir una gran cantidad de datos y un procesamiento constante para mantener la información actualizada, esto puede ser logrado con un equipo de desarrolladores y profesionales que se dediquen a trabajar en ello.

Pero también se equivoca

Y hay que estar atento y contrastar siempre la información, porque algunos conceptos no los tiene claros del todo. Al preguntarle qué tecnologías SIG utilizaría responde lo siguiente:

Al comentarle que un GPS no es un SIG, rectifica:

¿Habéis probado la inteligencia artificial para consultar dudas o problemas sobre SIG? ¿Qué os ha parecido?

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6 comentarios en «Probando la inteligencia artificial de ChatGPT aplicada a los SIG»

  1. Hola, gracias

    si comete alguno errores, pero al final el GPS si es una tecnologia aplicada los SIG, creo que por su redacción ahí cometió el error

    Responder
  2. Muy interesante las preguntas y respuestas. Ya también preocupante por la velocidad que está pasando todo esto. Para hacer preguntas o generar código (o partes de código) creo que a partir de ahora me lo miraré.
    Gracias para abrirnos los ojos

    Responder

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