Proyecto de inteligencia artificial colombiano fue premiado por Google

Proyecto de inteligencia artificial colombiano fue premiado por Google

Santiago Saavedra creó un modelo para detectar minas ilegales en el país.

Santiago Saavedra

Santiago Saavedra viajará a California para asistir a intensas jornadas de capacitación con Google que le permitirán mejorar su proyecto.

Foto:

Google

Por: Tecnósfera
08 de mayo 2019 , 10:43 p.m.

El proyecto del colombiano Santiago Saavedra fue seleccionado entre 2.602 solicitudes de 119 países como uno de los 20 ganadores deI AI Impact Challenge, una convocatoria de Google que premia ideas que brinden soluciones a problemas en la sociedad basándose en inteligencia artificial.

En 2015, mientras el colombiano Santiago Saavedra realizaba su tesis de doctorado, enfocada en los impactos de la minería en la salud, en la Universidad de Stanford (California), descubrió que el proceso para identificar las minas en el país es engorroso y muy demorado. Actualmente el monitoreo se realiza a mano a partir de fotografías que son tomadas desde un avión cada cierto tiempo. Sin embargo, obtener resultados puede tardar varios meses e incluso años.

Para superar este problema, Saavedra, quien es economista y matemático, creó un algoritmo basado en machine learning que permite identificar la ubicación de las minas a través de imágenes satelitales.

“Se nos ocurrió que el computador podía aprender a reconocer minas, con machine learning”, explica Saavedra. Con su modelo, el sistema aprende cómo se ve la imagen de una mina a cielo abierto y, por ejemplo, identifica que estas pueden estar ubicadas en un punto del mapa marrón donde no hay vegetación.

La propuesta fue todo un éxito. Su modelo no solo cuenta con un 78 por ciento de precisión sino que además puede realizarse en tan solo una hora.

“Redujimos el tiempo de 18 meses a una hora. La idea es que se vuelva una herramienta del gobierno y las ONG, para que hagan un monitoreo constante. Es de aclarar que no es 100 por ciento preciso pero es muy rápido y al menos acelera la labor, ese es el uso que se le da a la tecnología: mejorar el monitoreo y eventualmente lograr reducir la minería sin título”, explica.

Hicieron una preselección, nos llamaron a una entrevista que duró una hora en la que nos bombardearon con preguntas desde la ética de la investigación hasta la posibilidad de que el modelo se confunda

Su proyecto ahora recibirá el respaldo de Google, que destinará para los ganadores 25 millones de dólares en becas, créditos, consultoría de Google Cloud, tutorías de expertos en IA y un programa de acelerador personalizado.

“Hicieron una preselección, nos llamaron a una entrevista que duró cerca de una hora en la que nos bombardearon con todo tipo de preguntas desde la ética de la investigación hasta las posibilidades de que el modelo se confunda”, relata.
Saavedra superó las pruebas y ahora viajará el próximo viernes 10 de mayo a California (EE. UU.) en donde tendrá extensas jornadas de capacitación para mejorar su modelo.

“Esto requiere muchos recursos computacionales, el modelo es bueno, pero puede mejorar mucho más porque ahora analiza pixel x pixel pero hay algoritmos que usan toda la información de la imagen, que es lo que hace el algoritmo de Facebook, para entender más el contexto”

Recibirá una capacitación de cerca de seis meses a distancia y presencial y durante tres años recibirá la financiación de Google para contratar asistentes de investigación, recursos computacionales, mejores imágenes satelitales, encuestas, entre otros.

Así funciona el algoritmo

El modelo de Saavedra funciona gracias al uso de las imágenes del satélite Landsat 7 de la Nasa, que están disponibles para descarga gratuita en internet. En este registro es posible encontrar una foto de cada esquina del mundo las cuales son actualizadas cada 15 días.

“Lo primero que hacemos es limpiar las nubes, por ejemplo, si hoy había una nube encima de la Plaza de Bolívar, voy y la busco en 15 días y le pego el cuadrito hasta completar una imagen sin nubes. Todo eso lo vuelvo una matriz de ocho columnas y con esa información el algoritmo intenta reconocer cuál es la diferencia entre minas y no minas, por ejemplo, si hay un color que significa pérdida de bosque o si hay un espacio pelado que puede significar una mina”, explica.

El modelo tiene en cuenta la información de deforestación y el tipo de ecosistema para que no se confunda, por ejemplo, con las zonas que pueden ser desérticas.

Saavedra resalta que el uso de este modelo se puede aplicar en varios campos. “En general para cualquier proceso que se pueda observar desde el satélite, se pueden generar alertas para responder inmediatamente. “Siempre he visto las matemáticas como una herramienta, el que quiera hacer análisis de texto, por ejemplo, coge los archivos de la nación, aplica un algoritmo para que encuentre un dato y luego escribirlo en un lenguaje de programación. Con fórmulas matemáticas y programación logras hacer lo que quieras”, señala.

Entre las otras ideas premiadas por Google, que fueron anunciadas en la conferencia de desarrolladores Google I/O, se destacan un proyecto brasileño que usa inteligencia artificial para traducir el portugués al lenguaje de señas usando un avatar digital llamado Hugo y una página que utilizará el aprendizaje profundo estructurado para automatizar la evaluación de los trabajos de los estudiantes en los colegios para ofrecer comentarios instantáneos.

REDACCIÓN TECNÓSFERA@TecnosferaET

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