Diseñan un un detector de desastres naturales que funciona analizando fotos de redes sociales
Esta tecnología se ha demostrado capaz de analizar, filtrar y detectar desastres naturales
Un grupo de investigadores internacionales, incluyendo a la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), ha desarrollado un sistema de visión por computadora basado en el aprendizaje profundo que utiliza una base de datos con más de 1,7 millones de fotografías. Esto permitirá la detección automática de desastres naturales a través de imágenes compartidas en las redes sociales.
La profesora de la UOC, Ágata Lapedriza, experta en inteligencia artificial y participante en el proyecto liderado por el Massachusetts Institute of Technology (MIT), asegura que han demostrado la viabilidad de la detección automática de incidentes en plataformas como Twitter, lo cual puede ser de gran ayuda en organizaciones de ayuda humanitaria.
La investigación ha utilizado herramientas de visión por computadora que, tras ser entrenadas con 1,7 millones de fotografías, han demostrado ser eficientes en el análisis, filtrado y detección de catástrofes reales como inundaciones, tornados e incendios forestales. Estos eventos, por otra parte, son cada vez más frecuentes y devastadores debido al cambio climático.
"Afortunadamente, la tecnología puede jugar un papel muy importante en estas situaciones. Las publicaciones en las redes sociales se pueden utilizar como una fuente de datos de baja latencia para entender la progresión y las consecuencias de un desastre", añade la experta.
También subraya la importancia de contar con una respuesta rápida y eficiente de los servicios de emergencia y cooperación internacional, ya que actualmente no existen herramientas para prever dónde y cuándo se producirán este tipo de incidentes. Esto es fundamental para poder salvar vidas.
Crear la base de datos para entrenar los modelos de deep learning y ejecutar los experimentos han dado validez a esta tecnología. Tras entrenar el modelo de 'deep learning' para detectar y diferenciar incidentes en imágenes, el equipo realizó varias pruebas utilizando una gran cantidad de imágenes descargadas de redes sociales como Flickr y Twitter. Afirman que su modelo detectó correctamente las imágenes relacionadas con incidentes que ya tenían registro, como los terremotos ocurridos en Nepal y Chile en 2015.
"Esto abre las puertas a que las organizaciones de ayuda humanitaria puedan enterarse de qué está pasando de manera más eficiente y puedan mejorar la gestión de la ayuda humanitaria cuando sea necesaria" concluyó Lapedriza
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