Aplicación de la IA a la investigación sobre desarrollo regional

Recientemente, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) a la investigación científica al servicio del desarrollo regional ha dado resultados sobresalientes, contribuyendo a mejorar la capacidad de la región para responder a los retos y a los constantes cambios de la vida económica y social.

Desde 2022, el Politburó ha emitido seis resoluciones sobre desarrollo económico regional hasta 2030, con una visión a 2045. En consecuencia, cada región está vinculada a un objetivo estratégico importante diferente. Para formular políticas que se alineen con la dirección marcada por el Partido y el Estado, se necesitan datos científicos fiables y precisos de un equipo de científicos sociales y humanistas. Los métodos de investigación tradicionales presentan muchas limitaciones al manejar el enorme y complejo volumen de datos en los campos de la economía, la cultura, la sociedad y el medio ambiente. Gracias a la asistencia de la IA, la calidad y la eficiencia de la investigación han mejorado significativamente.

Un área destacada donde la IA participa en la investigación regional es el análisis y monitoreo de datos espaciales. Los algoritmos ayudan a analizar imágenes para detectar cambios en el uso del suelo y la superficie forestal a lo largo del tiempo. A partir de estos datos, la IA permite mapear y monitorear eficazmente los cambios en el uso del suelo. La combinación de Sistemas de Información Geográfica (SIG) e IA abre nuevas vías en el análisis espacial para el desarrollo regional.

Este método ayuda a los investigadores a identificar focos de problemas geográficos y económicos, reconocer áreas socialmente vulnerables y proporciona argumentos a los planificadores para determinar áreas prioritarias al formular políticas. La IA también puede predecir la expansión urbana o la disminución de la población en una región con años de antelación, lo que permite una gestión proactiva en lugar de reactiva.

Uno de los principales desafíos del desarrollo regional actual está relacionado con el medio ambiente y el cambio climático. La IA se está revelando como una herramienta muy útil gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos provenientes de estaciones de monitoreo, sensores e imágenes satelitales. El seguimiento de cambios como la deforestación, la erosión del suelo y la expansión urbana se vuelve más sencillo y eficaz. Esto es de gran importancia para la protección de los ecosistemas regionales, ya que permite diseñar políticas de intervención con mayor rapidez. Por ejemplo, la predicción temprana de inundaciones y deslizamientos de tierra mediante IA ayudará a las localidades a evacuar mejor a los residentes y brindarles ayuda oportuna.

Gracias a su capacidad para integrar conocimientos interdisciplinarios, la IA puede identificar industrias emergentes, analizar y encontrar áreas donde una región tiene ventaja, y ofrecer sugerencias prácticas para construir una estructura de desarrollo económico local. Además, las herramientas de IA pueden ayudar a procesar las opiniones de los ciudadanos en plataformas y foros en línea, mejorando la transparencia de la información y fomentando la participación comunitaria en la formulación de políticas.

El uso de la IA en la investigación científica en general, y en la investigación sobre desarrollo regional en particular, es una tendencia irreversible. Sin embargo, expertos del Instituto de Ciencias Sociales de las regiones Central y de las Tierras Altas Centrales advierten que el mal uso de la IA podría distorsionar la investigación científica.

Las herramientas de IA actuales se entrenan con enormes cantidades de datos de internet, pero esto no siempre es fiable. Parte de la información que proporciona la IA puede parecer plausible a primera vista, pero en realidad puede ser inexacta o no estar verificada. Por otro lado, los datos en la investigación científica sobre desarrollo regional suelen ser diversos y heterogéneos, e incluyen tanto datos cualitativos como bibliografía dispersa de diversas fuentes.

Por lo tanto, los investigadores deben filtrar y verificar los datos proporcionados por la IA, combinando cuidadosamente el conocimiento previo, la comprensión de la sociedad, la historia y las características regionales para evaluar si los resultados de la IA son razonables. La subjetividad compromete la fiabilidad de los resultados de la investigación, lo que puede dar lugar a recomendaciones políticas basadas en hallazgos sesgados con consecuencias impredecibles en la práctica. En definitiva, la IA es solo una herramienta; los seres humanos son los sujetos de la investigación científica.

QUYNH TRANG

Fuente: https://nhandan.vn/ung-dung-ai-vao-nghien-cuu-phat-trien-vung-post961968.html