Desarrollan un detector de desastres
El sistema aprovecha una base de 1,7 millones de fotografías
Investigadores internacionales, con participación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), en España, han desarrollado un sistema de visión por computador basado en ‘deep learning’ que aprovecha una base de datos de más de 1,7 millones de fotografías para detectar automáticamente los desastres naturales a través de imágenes colgadas en las redes sociales.
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“Hemos demostrado que la detección automática de incidentes en redes como Twitter es factible, y esto puede ayudar mucho a las organizaciones de ayuda humanitaria”, destacó la profesora de la UOC Ágata Lapedriza, especializada en inteligencia artificial que ha participado en el trabajo, liderado por el Massachusetts Institute of Technology (MIT).
La investigación ha aplicado herramientas de visión por computación que, una vez entrenadas con 1,7 millones de fotografías, se han demostrado eficaces para analizar, filtrar y detectar catástrofes reales, como inundaciones, tornados o incendios forestales, que, por otra parte, son cada vez más frecuentes y devastadores a consecuencia del cambio climático.
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En la investigación, que publica la revista Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Lapedriza ha contribuido a definir la taxonomía de incidentes, crear la base de datos para entrenar los modelos de ‘deep learning’ y ejecutar los experimentos que validaron esta tecnología.
Los investigadores establecieron un listado con 43 categorías de incidentes naturales (aludes, tormentas de arena, terremotos, erupciones volcánicas, sequías...) y diferentes tipos de accidentes con algún grado de intervención humana (de avión, de construcción, etc.).
