Cómo crear un asistente experto con datos abiertos: construcción de GPT para responder al reto de los minerales críticos

1. Introducción

En la era de la información, la inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta invaluable para una variedad de aplicaciones. Una de las manifestaciones más increíbles de esta tecnología es GPT  (Generative Pre-trained Transformer), desarrollado por OpenAI. GPT es un modelo de lenguaje natural que puede entender y generar texto, ofreciendo respuestas coherentes y contextualmente relevantes. Con la reciente introducción de Chat GPT-4, las capacidades de este modelo se han ampliado aún más, permitiendo una mayor personalización y adaptabilidad a diferentes temáticas.

En este post, te mostraremos cómo configurar y personalizar un asistente especializado en minerales críticos utilizando GPT-4 y fuentes de datos abiertas. Como ya mostramos en previas publicaciones, los minerales críticos son fundamentales para numerosas industrias, incluyendo la tecnología, la energía y la defensa, debido a sus propiedades únicas y su importancia estratégica. Sin embargo, la información sobre estos materiales puede ser compleja y dispersa, lo que hace que un asistente especializado sea particularmente útil.

El objetivo de este post es guiarte paso a paso desde la configuración inicial hasta la implementación de un asistente GPT que pueda ayudarte a resolver dudas y proporcionar información valiosa sobre minerales críticos en tu día a día. Además, exploraremos cómo personalizar aspectos del asistente, como el tono y el estilo de las respuestas, para que se adapte perfectamente a tus necesidades. Al final de este recorrido, tendrás una herramienta potente y personalizada que transformará la manera en que accedes y utilizas la información en abierto sobre minerales críticos.

Accede al repositorio del laboratorio de datos en Github.

En este vídeo, el autor te explica que vas a encontrar tanto en el Github como en Google Colab.

 

2. Contexto

La transición hacia un futuro sostenible no solo implica cambios en las fuentes de energía, sino también en los recursos materiales que utilizamos. El éxito de sectores como baterías de almacenamiento de energía, aerogeneradores, paneles solares, electrolizadores, drones, robots, redes de transmisión de datos, dispositivos electrónicos o satélites espaciales, depende enormemente del acceso a las materias primas críticas para su desarrollo. Entendemos que un mineral es crítico cuando se cumplen los siguientes factores:

• Sus reservas mundiales son escasas
• No existen materiales alternativos que puedan ejercer su función (sus propiedades son únicas o muy singulares)
• Son materiales indispensables para sectores económicos clave de futuro, y/o su cadena de suministro es de elevado riesgo

Puedes aprender más sobre los minerales críticos en el post mencionado anteriormente.

3. Objetivo

Este ejercicio se centra en mostrar al lector cómo personalizar un modelo GPT especializado para un caso de uso concreto. Adoptaremos para ello el enfoque “aprender haciendo”, de tal forma que el lector pueda comprender cómo configurar y ajustar el modelo para resolver un problema real y relevante, como el asesoramiento experto en minerales críticos. Este enfoque práctico no solo mejora la comprensión de las técnicas de personalización de modelos de lenguaje, sino que también prepara a los lectores para aplicar estos conocimientos en la resolución de problemas reales, ofreciendo una experiencia de aprendizaje rica y directamente aplicable a sus propios proyectos.

El asistente GPT especializado en minerales críticos estará diseñado para convertirse en una herramienta esencial para profesionales, investigadores y estudiantes. Su objetivo principal será facilitar el acceso a información precisa y actualizada sobre estos materiales, apoyar la toma de decisiones estratégicas y promover la educación en este campo. A continuación, se detallan los objetivos específicos que buscamos alcanzar con este asistente:

• Proporcionar información precisa y actualizada:
  
  • El asistente debe ofrecer información detallada y precisa sobre diversos minerales críticos, incluyendo su composición, propiedades, usos industriales y disponibilidad.
  • Mantenerse actualizado con las últimas investigaciones y tendencias del mercado en el ámbito de los minerales críticos.
• Asistir en la toma de decisiones:
  
  • Proporcionar datos y análisis que puedan ayudar en la toma de decisiones estratégicas en la industria y la investigación sobre minerales críticos.
  • Ofrecer comparativas y evaluaciones de diferentes minerales en función de su rendimiento, coste y disponibilidad.
• Promover la educación y la concienciación en torno a esta temática:
  
  • Actuar como una herramienta educativa para estudiantes, investigadores y profesionales, ayudando a mejorar su conocimiento sobre los minerales críticos.
  • Aumentar la conciencia sobre la importancia de estos materiales y los desafíos relacionados con su suministro y sostenibilidad.

4. Recursos

Para configurar y personalizar nuestro asistente GPT especializado en minerales críticos, es esencial disponer de una serie de recursos que faciliten la implementación y aseguren la precisión y relevancia de las respuestas del modelo. En este apartado, detallaremos los recursos necesarios que incluyen tanto las herramientas tecnológicas como las fuentes de información que serán integradas en la base de conocimiento del asistente.

Herramientas y Tecnologías

Las herramientas y tecnologías clave para desarrollar este ejercicio son:

• Cuenta de OpenAI: necesaria para acceder a la plataforma y utilizar el modelo GPT-4. En este post, utilizaremos la suscripción Plus de ChatGPT para mostrarte cómo crear y publicar un GPT personalizado. No obstante, puedes desarrollar este ejercicio de forma similar utilizando una cuenta gratuita de OpenAI y realizando el mismo conjunto de instrucciones a través de una conversación de ChatGPT estándar.
• Microsoft Excel: hemos diseñado este ejercicio de forma que cualquier persona sin conocimientos técnicos pueda desarrollarlo de principio a fin. Únicamente nos apoyaremos en herramientas ofimáticas como Microsoft Excel para realizar algunas adecuaciones de los datos descargados.

De forma complementaria, utilizaremos otro conjunto de herramientas que nos permitirán automatizar algunas acciones sin ser estrictamente necesaria su utilización:

• Google Colab: es un entorno de Python Notebooks que se ejecuta en la nube, permitiendo a los usuarios escribir y ejecutar código Python directamente en el navegador. Google Colab es especialmente útil para el aprendizaje automático, el análisis de datos y la experimentación con modelos de lenguaje, ofreciendo acceso gratuito a potentes recursos de computación y facilitando la colaboración y el intercambio de proyectos.
• Markmap: es una herramienta que visualiza mapas mentales de Markdown en tiempo real. Los usuarios escriben ideas en Markdown y la herramienta las renderiza como un mapa mental interactivo en el navegador. Markmap es útil para la planificación de proyectos, la toma de notas y la organización de información compleja visualmente. Facilita la comprensión y el intercambio de ideas en equipos y presentaciones.

Fuentes de Información

• Raw Materials Information System (RMIS): sistema de información sobre materias primas mantenido por el Joint Research Center de la Unión Europea. Proporciona datos detallados y actualizados sobre la disponibilidad, producción y consumo de materias primas en Europa.
• Catálogo de informes y datos de la Agencia Internacional de la Energía (IEA en sus siglas en inglés): ofrece un amplio catálogo de informes y datos relacionados con la energía, incluyendo estadísticas sobre producción, consumo y reservas de minerales energéticos y críticos.
• Base de datos de minerales del Instituto Geológico y Minero Español (BDMIN): contiene información detallada sobre los minerales y depósitos minerales en España, útil para obtener datos específicos sobre la producción y reservas de minerales críticos en el país.

Con estos recursos, estarás bien equipado para desarrollar un asistente GPT especializado que pueda proporcionar respuestas precisas y relevantes sobre minerales críticos, facilitando la toma de decisiones informadas en este campo.

5. Desarrollo del ejercicio

5.1. Construcción de la base de conocimiento

Para que nuestro asistente GPT especializado en minerales críticos sea verdaderamente útil y preciso, es esencial construir una base de conocimiento sólida y estructurada. Esta base de conocimiento será el conjunto de datos e información que el asistente utilizará para responder a las consultas. La calidad y relevancia de esta información determinarán la eficacia del asistente en proporcionar respuestas precisas y útiles.

Búsqueda de Fuentes de Datos

Comenzamos con la recopilación de fuentes de información que nutrirán nuestra base de conocimiento. No todas las fuentes de información son igualmente fiables. Es fundamental evaluar la calidad de las fuentes identificadas, asegurando que:

• La información esté actualizada: la relevancia de los datos puede cambiar con rapidez, especialmente en campos dinámicos como el de los minerales críticos.
• La fuente sea confiable y reconocida: es necesario utilizar fuentes de instituciones reconocidas y respetadas en el ámbito académico y profesional.
• Los datos sean completos y accesibles: es crucial que los datos sean detallados y que estén accesibles para su integración en nuestro asistente.

En nuestro caso, desarrollamos una búsqueda online en diferentes plataformas y repositorios de información tratando de seleccionar información perteneciente a diversas entidades reconocidas:

• Centros de investigación y universidades:
  
  • Publican estudios y reportes detallados sobre la investigación y desarrollo de minerales críticos.
  • Ejemplo: RMIS del Joint Research Center de la Unión Europea.
• Instituciones gubernamentales y organismos internacionales:
  
  • Estas entidades suelen proporcionar datos exhaustivos y actualizados sobre la disponibilidad y el uso de minerales críticos.
  • Ejemplo: Agencia Internacional de la Energía (IEA).
• Bases de datos especializadas:
  
  • Contienen datos técnicos y específicos sobre depósitos y producción de minerales críticos.
  • Ejemplo: Base de datos de Minerales del Instituto Geológico y Minero español (BDMIN).

Selección y preparación de la información

Nos centraremos ahora en la selección y preparación de la información existente en estas fuentes para asegurar que nuestro asistente GPT pueda acceder a datos precisos y útiles.

RMIS del Joint Research Center de la Unión Europea:

• Información seleccionada:

Seleccionamos el informe “Supply chain analysis and material demand forecast in strategic technologies and sectors in the EU – A foresight study”. Se trata de un análisis de la cadena de suministro y la demanda de minerales en tecnologías y sectores estratégicos de la UE. Presenta un estudio detallado de las cadenas de suministro de materias primas críticas y pronostica la demanda de minerales hasta 2050.

• Preparación necesaria: 

​El formato del documento, PDF, permite la ingesta directa de la información por parte de nuestro asistente. No obstante, como se observa en la Figura 1, existe una tabla especialmente relevante en sus páginas 238-240 donde se analiza, para cada mineral, su riesgo de suministro, tipología (estratégico, crítico o no crítico) y las tecnologías clave que lo emplean. Decidimos, por ello, extraer esta tabla a un formato estructurado (CSV), de tal forma que dispongamos de dos piezas de información que pasarán a formar parte de nuestra base de conocimiento.

Figura 1: Tabla de minerales contenida en el PDF de JRC

Para extraer de forma programática los datos contenidos en esta tabla y transformarlos en un formato más fácilmente procesable, como CSV (comma separated values o valores separados por comas), utilizaremos un script de Python que podemos utilizar a través de la plataforma Google Colab (Figura 2).

Figura 2: Script Python para la extracción de datos del PDF de JRC desarrollado en plataforma Google Colab.

A modo de resumen, este script:

1. Se apoya en la librería de código abierto PyPDF2, capaz de interpretar información contenida en ficheros PDF.
2. Primero, extrae en formato texto (cadena de caracteres) el contenido de las páginas del PDF donde se encuentra la tabla de minerales eliminando todo el contenido que no se corresponde con la propia tabla.
3. Posteriormente, recorre, línea a línea, la cadena de caracteres convirtiendo los valores en columnas de una tabla de datos. Sabremos que un mineral es utilizado en una tecnología clave si en la columna correspondiente de dicho mineral encontramos un número 1 (en caso contrario contendrá un 0).
4. Por último, exporta dicha tabla a un fichero CSV para su posterior utilización.

Agencia Internacional de la Energía (IEA):

• Información seleccionada:

Seleccionamos el informe “Global Critical Minerals Outlook 2024”. Este proporciona una visión general de los desarrollos industriales en 2023 y principios de 2024, y ofrece perspectivas a medio y largo plazo para la demanda y oferta de minerales clave para la transición energética. También evalúa los riesgos para la fiabilidad, sostenibilidad y diversidad de las cadenas de suministro de minerales críticos.

• Preparación necesaria:

El formato del documento, PDF, nos permite la ingesta directa de la información por parte de nuestro asistente virtual. No realizaremos en este caso ninguna adecuación de la información seleccionada.

Base de Datos de Minerales del Instituto Geológico y Minero Español (BDMIN)

• Información seleccionada:

En este caso, utilizamos el formulario para seleccionar los datos existentes en esta base de datos en cuanto a indicios y yacimientos del ámbito de la metalogenia, en particular seleccionamos aquellos con contenido de Litio.

Figura 3: Selección de conjunto de datos en BDMIN.

• Preparación necesaria:

Observamos cómo la herramienta web nos permite la visualización online y también la exportación de estos datos en varios formatos. Seleccionamos, por tanto, todos los datos a exportar y haciendo clic en esta opción, descargamos un fichero Excel con la información deseada.

Figura 4: Herramienta de visualización y descarga en BDMIN

Figura 5: Datos descargados BDMIN.

Todos los archivos que componen nuestra base de conocimiento se encuentran GitHub del proyecto, de tal forma que aquel lector que lo desee pueda saltarse la fase de descarga y preparación de la información.

5.2. Configuración y personalización del GPT para minerales críticos

Cuando hablamos de "crear un GPT," en realidad nos estamos refiriendo a la configuración y personalización de un modelo de lenguaje basado en GPT (Generative Pre-trained Transformer) para adaptarlo a un caso de uso específico. En este contexto, no estamos creando el modelo desde cero, sino ajustando cómo el modelo preexistente (como GPT-4 de OpenAI) interactúa y responde dentro de un dominio específico, en este caso, sobre minerales críticos.

En primer lugar, accedemos a la aplicación a través de nuestro navegador y, en caso de no tener una cuenta, seguimos el proceso de registro y login en la plataforma ChatGPT. Como indicamos con anterioridad, para realizar la creación de un GPT paso a paso será necesario disponer de una cuenta Plus. No obstante, aquellos lectores que no dispongan de dicha cuenta, podrán trabajar con una cuenta gratuita interactuando con ChatGPT a través de una conversación estándar.

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Contenido elaborado por Juan Benavente, ingeniero superior industrial y experto en Tecnologías ligadas a la economía del dato. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.