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¿Cuáles son los colombianos más duros en inteligencia artificial?: búsquelos en Google

Con un proyecto para detectar minas ilegales con inteligencia artificial, Santiago Saavedra y su equipo acaban de ganar la convocatoria mundial de "Google AI Impact Challenge".

Santiago Saavedra -matemático, economista y amante de la naturaleza- y su equipo de trabajo acaban de ganar el AI Impact Challenge, un concurso de Google que convocó a organizaciones sin ánimo de lucro, académicos y empresas sociales de todo el mundo a proponer soluciones basadas en inteligencia artificial para resolver los grandes problemas de la humanidad.

“Nuestro proyecto surgió de la necesidad de medir la salud de los recién nacidos que vivían en zonas contaminadas por la minería. Posteriormente, encontramos que el 80% de la minería en Colombia es ilegal. Pero para combatirla hay un déficit de información y el gobierno no sabe con claridad dónde están ubicadas esas minas. Además, el proceso para identificarlas es muy lento. Fue así como, mientras hacía mi doctorado en Stanford, decidí con mi equipo que la forma más rápida para detectar las minas era usar la inteligencia artificial”, explica Saavedra.

Así fue como el proyecto “Aprendizaje automático e imágenes satelitales para detectar minas ilegales en Colombia” de la Universidad del Rosario, resultó seleccionado entre las 20 propuestas ganadoras elegidas de 2602 proyectos provenientes de 119 países.

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El programa desarrollado detecta la huella de la mina, es decir, la zona pelada que deja en el ecosistema, el río a su alrededor y la vegetación. Ese trabajo antes hacían los verificadores manuales a partir de una serie de fotos. Pero era muy lento. Ahora, lo que pretenden con el proyecto es enseñarle al computador a detectar esa huella que deja la minería. Hasta ahora, el programa tiene un 79% de probabilidades de detección, pero con la inversión y el apoyo de Google tras ganar el premio, la probabilidad alcanzará niveles superiores.

En síntesis, pretenden detectar minas ilegales en todo el país a través del uso de imágenes satelitales y de machine learning, con el objetivo de ayudar a tomar medidas para proteger a las personas y a los recursos naturales.

Santiago está convencido de que toda idea que involucre procesos repetitivos se puede automatizar y desarrollar a partir de la inteligencia artificial. Pero para eso hay que enseñarles a los estudiantes a pensar y a hacerse preguntas para resolver problemas. Su sueño es conocer todos los parques nacionales del país y trabajar por la preservación de esa naturaleza que tanto admira.

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Santiago Saavedra.

40% de los proyectos presentados en la convocatoria se originaron en organizaciones sin experiencia previa en IA, con temáticas que van desde salud y oportunidades económicas hasta la conservación del medio ambiente, la educación y la desinformación. Y del total de las propuestas, el 10% fueron desarrolladas por países latinoamericanos.

Entre los ganadores de la región, se encuentra también un proyecto brasileño que usa inteligencia artificial para traducir el portugués al lenguaje de señas usando un avatar digital llamado Hugo.

Hoy, desde el I/O 2019, el evento de Google que reúne desarrolladores de todo el mundo, la compañía anunciará los 20 ganadores globales, los cuales compartirán US$25 millones en becas, créditos y consultoría de Google Cloud, tutorías de expertos en IA y un programa acelerador diseñado a la medida para hacer de sus proyectos todo un éxito.

De izquierda a derecha: Sergio Perilla, Carolina Vélez, Santiago Saavedra, Daniel Sánchez.

Estos, además, son algunos de los proyectos ganadores:

American University of Beirut (Líbano): 84 millones de personas en el Medio Oriente y África dependen de la agricultura para su sustento. El riego es necesario para la producción agrícola en estas regiones áridas, pero los recursos de agua subterránea se están agotando debido a prácticas de riego ineficientes. Mediante el aprendizaje automático y los datos del clima y la agricultura, este equipo ahorrará agua y mejorará la producción de alimentos al proporcionar a los agricultores horarios de riego, incluyendo la cantidad de agua necesaria para regar los cultivos en sus campos.

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Crisis Text Line, Inc. (EE. UU.): Millones de personas en crisis acuden a las líneas de ayuda cada año, pero puede ser un desafío identificar quién se encuentra en el peligro más inmediato para ellos mismos o para los demás. Crisis Text Line utilizará el procesamiento de lenguaje natural para clasificar los mensajes de texto de los usuarios en crisis, reduciendo los tiempos de espera y asegurando que las personas con mayores necesidades obtengan ayuda rápidamente.

Departmento de ciencia de la computación, Makerere University (Uganda): La contaminación del aire contribuye de manera importante a la mala salud y la muerte en los países en desarrollo. El seguimiento espacial y temporal de los patrones de contaminación es esencial para combatirlo, pero esto puede ser difícil en áreas polvorientas de bajos recursos, como Kampala. Los investigadores usarán aprendizaje automático para compensar las deficiencias de los sensores de contaminación de bajo costo y ampliar una red de monitoreo de la calidad del aire existente con pronósticos y resultados más precisos.

Eastern Health (Australia): Mientras que las ambulancias son a menudo el primer punto de contacto con personas con intenciones suicidas, los registros clínicos de las ambulancias están significativamente menos enfocados en el tratamiento y prevención del suicidio. Al utilizar herramientas de IA para analizar estos datos valiosos, Eastern Health pretende descubrir tendencias de suicidio críticas y puntos potenciales de intervención para informar mejor a las políticas públicas y las respuestas de salud.

EDICIÓN 562

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