La creciente disponibilidad de datos y la complejidad de los sistemas de información exigen soluciones eficientes que proporcionen información de calidad. En este contexto, la integración de tecnologías emergentes en el ámbito geoespacial ofrece oportunidades únicas para transformar la experiencia de usuario y optimizar flujos de trabajo en diversas organizaciones, cumpliendo así con sus misiones y responsabilidades.
La integración de sistemas existentes con Amazon Bedrock, una plataforma desarrollada para aplicaciones de inteligencia artificial generativa, puede beneficiar tanto a roles técnicos como a no técnicos, así como a líderes en diversas áreas.
Los datos geoespaciales se refieren a información que se vincula con una ubicación terrestre en términos de latitud, longitud o altitud. Existen distintos formatos para estos datos, como los vectores que representan características geográficas, los rásteres que incluyen imágenes satelitales y los datos tabulares que organizan información sobre precipitaciones y población.
Los Sistemas de Información Geográfica (GIS) son herramientas clave que permiten almacenar, analizar y presentar esta información, facilitando su visualización en mapas. La incorporación de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en GIS ofrece múltiples beneficios, 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 mediante flujos de trabajo ágiles. Dos enfoques clave son la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y flujos de trabajo con agentes. RAG permite introducir información contextual de bases de datos durante la invocación del modelo, y los agentes gestionan eficazmente el análisis y cálculo de datos geoespaciales.
Además, Amazon Bedrock ofrece funcionalidades que facilitan la gestión de herramientas y la orquestación de sistemas, permitiendo acciones como consultas de datos en tiempo real y ejecuciones de flujos de trabajo sin necesidad de gestionar infraestructura del servidor, gracias a AWS Lambda, que simplifica el código y promueve un 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 con preguntas relacionadas con sismos de manera eficiente.
En conclusión, 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 interacción de las organizaciones con la información geoespacial, mejorando la toma de decisiones y la planificación a todos los niveles.
