Investigadores internacionales, en colaboración con la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), desarrollaron un sistema de detección de desastres naturales basado en imágenes provenientes de las redes sociales.
El sistema utiliza técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo (deep learning) para analizar una base de datos compuesta por más de 1.7 millones de fotografías y detectar de manera automática los desastres naturales presentes en estas imágenes.
La profesora Ágata Lapedriza de la UOC, especializada en inteligencia artificial y participante en el proyecto liderado por el Massachusetts Institute of Technology (MIT), resaltó la viabilidad de la detección automática de incidentes en redes sociales como Twitter, y cómo esta tecnología puede ser de gran ayuda para las organizaciones de ayuda humanitaria.
Dada la creciente frecuencia y devastación de los desastres naturales, como inundaciones, tornados e incendios forestales, debido al cambio climático, la capacidad de articular una respuesta rápida y eficaz de los servicios de emergencia y cooperación internacional resulta fundamental para salvar vidas.
Aunque aún no existen herramientas de predicción precisas para anticipar la ocurrencia de estos incidentes, la tecnología puede desempeñar un papel crucial en estas situaciones. Las publicaciones en redes sociales pueden servir como una fuente de datos de baja latencia para comprender la progresión y las consecuencias de un desastre.
La investigación, publicada en la revista ‘Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence’, implicó el establecimiento de una taxonomía de incidentes naturales y accidentes con intervención humana, lo que permitió etiquetar las imágenes utilizadas para entrenar el sistema.
La base de datos utilizada consta de 1,787,154 imágenes etiquetadas, que se emplearon para entrenar un modelo de detección utilizando técnicas de aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales.
Una vez que el modelo fue entrenado para detectar incidentes en imágenes, se sometió a pruebas utilizando una gran cantidad de imágenes descargadas de redes sociales como Flickr y Twitter. El modelo logró identificar correctamente las imágenes correspondientes a incidentes y acertó en la detección de eventos específicos con registros verificados, como los terremotos ocurridos en Nepal y Chile en 2015.
Los resultados demuestran el potencial de esta herramienta de inteligencia artificial para obtener información sobre desastres naturales y eventos que requieran ayuda humanitaria a partir de las redes sociales.
Esto abre nuevas posibilidades para que las organizaciones de ayuda humanitaria puedan obtener información más eficiente y mejorar la gestión de la asistencia necesaria. Además, se plantea la posibilidad de utilizar las imágenes de catástrofes para cuantificar automáticamente la gravedad de los incidentes y realizar un seguimiento más efectivo de su evolución a lo largo del tiempo.
