La creciente disponibilidad de datos junto a la complejidad de los sistemas de información ha generado la necesidad de soluciones innovadoras que proporcionen información de calidad. En este sentido, la aplicación de tecnologías emergentes en el ámbito geoespacial ofrece una oportunidad única para transformar las experiencias de usuario y optimizar flujos de trabajo en diversas organizaciones, siendo clave para el cumplimiento de sus misiones y responsabilidades.
En este contexto, se destaca la integración de sistemas existentes con Amazon Bedrock, una plataforma diseñada para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Este tipo de integración puede ser beneficiosa para roles técnicos y no técnicos, así como para líderes en diferentes áreas.
El dato geoespacial se refiere a información con ubicación vinculada a la Tierra, ya sea por latitud, longitud o altitud. Estos datos pueden estar clasificados en varios formatos, como los vectores que representan características geográficas, rásteres que incluyen imágenes satelitales, y datos tabulares que organizan información como precipitaciones y población.
Los Sistemas de Información Geográfica (GIS) son herramientas que permiten almacenar, analizar y presentar esta información, facilitando su comprensión a través de mapas. La incorporación de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en el contexto de GIS ofrece beneficios significativos, como la toma de decisiones en tiempo real, análisis de tendencias y planificación a largo plazo.
Amazon Bedrock permite implementar capacidades de LLM en GIS a través de flujos de trabajo eficientes. Dos enfoques cruciales para mejorar la funcionalidad incluyen la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y flujos de trabajo con agentes. RAG inyecta información contextual desde bases de datos durante la ejecución del modelo, mientras que los agentes manejan el análisis y cálculo de datos geoespaciales de manera más efectiva.
Además, Amazon Bedrock ofrece funcionalidades que permiten gestionar herramientas y orquestar sistemas, facilitando acciones como la consulta de datos en tiempo real y la ejecución de flujos de trabajo, sin la necesidad de gestionar infraestructura de servidor, gracias a AWS Lambda, que promueve el desarrollo ágil.
Un ejemplo práctico de esta integración es la 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 evidente: la combinación de LLM con GIS no solo facilita el análisis de datos complejos para usuarios con diversos niveles técnicos, sino que también transforma la forma en que las organizaciones interactúan con la información geoespacial, prometiendo mejorar la toma de decisiones y la planificación a todos los niveles.
