Crearon un sistema que detecta desastres naturales a partir de fotos en redes sociales

Tormentas e inundaciones en California. Reuters

Un llamativo avance se dio en una investigación internacional que contó con la participación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Se trata de un sistema de visión basado en la tecnología "deep learning" que toma una base de datos de más de 1,7 millones de fotos para notar desastres naturales a través de publicaciones en las redes sociales.

Ágata Lapedriza, profesora de la UOC especializada en inteligencia artificial, habló sobre el estudio que lideró el Massachusetts Institute of Technology (MIT). "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", detalló.

La investigación resultó de gran utilidad para analizar, filtrar y detectar distintas problemáticas naturales, como incendios forestales o inundaciones. Estos sucesos tienen un seguimiento especial, ya que cada vez son más habituales a lo largo del mundo a modo de consecuencia del cambio climático. "Como todavía no hay herramientas para predecir dónde y cuándo habrá este tipo de incidentes, articular una respuesta rápida y eficaz de los servicios de emergencia y cooperación internacional resulta fundamental para salvar vidas", subrayó Lapedriza.

Incendio forestal. Foto: Reuters.

Además, mencionó que "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". El estudio estableció un total de 43 categorías de incidentes naturales que van desde tormentas de arena hasta sequías, además de los accidentes que tienen intervención humana como la caída de un avión.

La base de datos de imágenes tiene etiquetas para cada una de ella, lo que ideó un sistema de detección de las problemáticas. Esto hizo, por ejemplo, que sistema desarrollado no tome una foto de una hoguera en una casa como un incendio. Con esta base hecha, el equipo entrenó un modelo para detectar incidentes "siguiendo el paradigma de aprendizaje multitarea y utilizando una red neuronal convolucional", según Lapedriza.

Las pruebas se hicieron en base a archivos multimedia de Twitter y Flickr. La profesora que participó del estudio indicó: "Dentro de estas imágenes, nuestro modelo detectó las que se correspondían a incidentes y acertó con incidentes concretos de los cuales existía registro, como los terremotos de 2015 en Nepal y en Chile". 

Terremoto en Turquía. Foto: Reuters.

Los autores han demostrado con datos reales el potencial de usar esta herramienta de inteligencia artificial para obtener información de las redes sociales sobre desastres naturales y acontecimientos que requieran ayuda humanitaria.

"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", añadió la especialista, que ahora se plantea aprovechar las mismas imágenes de catástrofes para cuantificar la gravedad de los incidentes de manera automática, o incluso hacer un seguimiento más efectivo de cómo evolucionan en el tiempo.