Ciencia de Big Data de la Tierra: un marco de información para un planeta sostenible

 

En marzo de este año, un grupo de trece expertos, entre los que se encuentra, además de lo mejorcito de la Academia China de Ciencias, la flor y nata de la unidad IDE del JRC, Alesandro Annoni, Max Craglia y Stefano Nativi, ha publicado en el International Journal of Digital Earth un revelador artículo titulado Big Earth Data Science: an information framework for a sustainable planet.

En al artículo, los autores sostienen que la transformación digital junto a la aparentemente imparable sobreexplotación de los recursos naturales hacen que haya una enorme necesidad de plantear una nueva ciencia aplicada, una ingeniería que llaman Big Earth Data science (Ciencia de Macrodatos de la Tierra), que proporcionará los métodos y herramientas para generar el conocimiento necesario para asegurar una sociedad humana sostenible y preservar el planeta a partir de muchas fuentes de datos muy variadas y voluminosas. Esa nueva disciplina utilizará datos de Observación de la Tierra y de sensores sociales, desarrollará teorías para entender los mecanismos del complejo sistema socio-físico que hemos generado y afrontará los principales retos que acechan a la humanidad.

El articulo plantea los fundamentos de la nueva ciencia, basada en la evolución de la idea de Digital Earth de Al Gore, propone como primeros ejemplos de posibles plataformas tecnológicas de implementación GEOSS y CASEarth, presenta varios intentos internacionales de implementación, plantea un marco tecnológico, que incluye Internet de las Cosas, los Datos Enlazados y los Sistemas Semánticos de Referencia,  Big Data, web API, plataformas de análisis, y la necesidad de una amplia colaboración internacional.

Los requisitos de interoperabilidad del nuevo marco de trabajo incluyen:

• Los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable).
• Apertura de datos, servicios y recursos.
• Computación en la nube.
• Distribución de aplicaciones, por ejemplo Web as a Platform.
• Interoperabilidad máxima.
• Minimizar el tráfico de datos. 
• Privacidad, seguridad y transparencia.
• Datos únicos (identificadores persistentes).
• Datos estándar.

Un planteamiento interesante y coherente, muy consistente con la evolución que está experimentando la gestión de la información geoespacial.    
                                                                      
Publicado por el editor.