La creciente disponibilidad de datos y la complejidad de los sistemas de información han creado la necesidad de soluciones que proporcionen información de calidad. La aplicación de tecnologías emergentes en el ámbito geoespacial representa una oportunidad única para transformar las experiencias de los usuarios y optimizar los flujos de trabajo en diversas organizaciones. Esto es clave para cumplir con sus misiones y responsabilidades.
En este contexto, se plantea la integración de sistemas ya existentes con Amazon Bedrock, una plataforma diseñada para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Esta integración puede beneficiar tanto a roles técnicos como no técnicos, así como a líderes en distintas áreas.
El dato geoespacial se refiere a información que posee una ubicación vinculada a la Tierra, ya sea en términos de latitud, longitud o altitud. Existen varios formatos para categorizar estos datos geoespaciales, incluidos los vectores, que representan características geográficas como calles y edificios; los rásteres, que incluyen imágenes satelitales; y los datos tabulares, que organizan información como precipitaciones y población.
Las Sistemas de Información Geográfica (GIS) son herramientas que permiten almacenar, analizar y presentar esta información, facilitando su visualización a través de mapas. La incorporación de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en el contexto de GIS ofrece una serie de beneficios, incluyendo toma de decisiones en tiempo real, análisis de tendencias y planificación a largo plazo.
Amazon Bedrock permite la implementación de capacidades de LLM en GIS mediante flujos de trabajo ágiles. Dos enfoques claves para mejorar la funcionalidad de los LLM son la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y flujos de trabajo con agentes. RAG permite inyectar información contextual desde bases de datos durante la invocación del modelo, mientras que los flujos de trabajo de agentes manejan el análisis y cálculo de datos geoespaciales de manera más eficiente.
Adicionalmente, Amazon Bedrock proporciona funcionalidades que permiten la gestión de herramientas y la orquestación de sistemas, facilitando acciones como la consulta de datos en tiempo real y la ejecución de flujos de trabajo. Todo ello sin necesidad de gestionar la infraestructura del servidor, gracias a AWS Lambda, que simplifica el código y promueve el desarrollo ágil.
Un ejemplo práctico de esta integración se puede observar en una demostración de análisis de terremotos, donde un agente de Amazon Bedrock utiliza una base de datos de Amazon Redshift para realizar consultas geoespaciales y responder a preguntas relacionadas con sismos de manera eficiente.
La conclusión es clara: la combinación de LLM con GIS no solo facilita el análisis de datos complejos para usuarios con distintos niveles técnicos, sino que también transforma la forma en que las organizaciones interactúan con la información geoespacial. Esto promete mejorar la toma de decisiones y la planificación a todos los niveles.
vía: AWS machine learning blog
