Pulseevision: una herramienta de colaboración que utiliza la interacción humano-IA para analizar imágenes satelitales – World



Por Felicia Vacarelu, especialista en comunicaciones, y Tomaz Logar, ingeniero de Big Data, UN Global Pulse

Durante los últimos tres años, en UN Global Pulse hemos trabajado con UNOSAT para crear una herramienta de software que utiliza inteligencia artificial para identificar y contar estructuras a partir de imágenes de satélite. A partir de ahí, pasamos a un juego de herramientas basado en la web que puede adaptarse fácilmente para otras aplicaciones de detección remota y que permite la incorporación de modelos creados por otros usuarios. Hoy, lanzamos oficialmente el kit de herramientas en la conferencia AAAI sobre inteligencia artificial en Nueva York.

Cada día, millones de imágenes son capturadas desde el espacio por un número cada vez mayor de satélites. En crisis humanitarias o zonas de conflicto, el análisis preciso y oportuno de las imágenes satelitales es esencial para apoyar las operaciones críticas en el terreno. Los casos de uso incluyen monitoreo de movimientos de población, mapeo de asentamientos, evaluación de daños, detección de incendios asociados con violaciones de derechos humanos, daños a redes de transporte. , evaluando inundaciones e identificando el impacto directo de terremotos, volcanes, ciclones y deslizamientos de tierra.

Hasta hace poco, este tipo de análisis lo realizaban analistas humanos que pasaban horas frente a una tarjeta para contar y clasificar manualmente estructuras y otros elementos. Ahora hay algunos servicios de pago por uso que también ofrecen opciones automatizadas, aunque a menudo están orientados a casos de uso específicos o no tienen el mandato de proporcionar información sobre áreas críticas relevantes para la ONU.

Pulseevision permitirá a nuestros colegas de las Naciones Unidas aprovechar al máximo las imágenes terrestres aprovechando la inteligencia artificial. Ya tenemos tres modelos cargados en el sistema, uno que permite a los usuarios mapear estructuras en campos de refugiados; un modelo de detección de densidad de techo que puede usarse, por ejemplo, para deducir el tipo de vecindario observando el tamaño y la proximidad de sus techos; y un modelo de mapeo de inundaciones.

En el camino, se desarrollarán modelos adicionales para examinar otros fenómenos, como la deforestación, el fuego o la evaluación de daños.

Nuestra caja de herramientas en línea combina algoritmos avanzados de aprendizaje automático con experiencia humana para extraer la información más relevante. Para hacer esto, proporciona a los usuarios sin conocimientos específicos de ciencia de datos los medios para mejorar los modelos de aprendizaje automático a través de flujos de capacitación simples. También permite la colaboración interactiva, ya que los equipos dispersos pueden trabajar en la misma imagen satelital al mismo tiempo.

Echa un vistazo a nuestro micrositio Pulseellite.

Que estamos diciendo

“Queríamos crear una herramienta web que se adaptara a las necesidades de los organismos de las Naciones Unidas y que fuera fácil de usar. La naturaleza colaborativa del sistema es lo que con suerte lo hace invaluable, tanto porque permite que equipos de diferentes zonas horarias y áreas geográficas trabajen en el mismo proyecto, como porque aliente a los equipos a descargar y usar sus propias plantillas, así como a compartirlas con otros. "

Tomaz Logar, ingeniero de datos, UN Global Pulse y gerente de proyectos

¿Qué dice nuestro compañero?

"Pulseevision es un ejemplo emocionante de un sistema que combina inteligencia artificial y experiencia humana para mejorar significativamente el uso de imágenes satelitales en el sistema de las Naciones Unidas". Mediante el uso de inteligencia artificial y una interfaz excelente e intuitiva, el poder de las imágenes satelitales es mucho más accesible para los colegas de las Naciones Unidas. "

Lars Bromley, especialista geoespacial, UNOSAT

Queremos agradecer a nuestros donantes, al Gobierno de los Países Bajos y al Gobierno de Suecia, por su continuo apoyo en el desarrollo de esta herramienta.

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