La inteligencia artificial fue “entrenada” para imitar el mecanismo visual del hombre, para así poder percibir e interpretar una imagen. Foto: Weekend 5942h
El nuevo conjunto de datos del equipo tiene como objetivo llenar un vacío en el campo, donde las bases de datos existentes de este tipo son limitadas. Foto: Weekend 2g486l
Para el desarrollo de esta inteligencia artificial se filtraron 40 millones de imágenes en Flickr para encontrar incidentes. Foto: Weekend 1e6r5x
Crean una inteligencia artificial que detecta catástrofes espiando las redes sociales s2x1s
Se trata de un sistema de visión de computadora que analiza imágenes en internet para detectar desastres y dar aviso de forma automática a los servicios de emergencia. 5k6159
Frente a un desastre natural, el tiempo de aviso y reacción es fundamental para reducir los daños y evitar la pérdida de vidas. Con esta cuestión en mente, un equipo de investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT) desarrollaron una inteligencia artificial capaz de detectar catástrofes a partir de las imágenes que las personas publican en las redes sociales. Específicamente, se trata de un sistema de visión de computadora que dará aviso de manera automática y más rápida gracias a una base de datos de casi 500.000 imágenes, divididas en 43 tipos de incidentes como incendios, terremotos, inundaciones o accidentes automovilísticos. El documento, el código y los datos están disponibles en la página del proyecto con demostraciones interactivas.
Esta inteligencia artificial fue “entrenada” para imitar el mecanismo visual del hombre, para así poder percibir e interpretar una imagen, identificando si se está produciendo un desastre y de qué tipo, para después avisar a los servicios de emergencia correspondientes.
El nuevo conjunto de datos del equipo tiene como objetivo llenar un vacío en el campo, donde las bases de datos existentes de este tipo son limitadas, ya sea por la cantidad de imágenes o por la variedad de incidentes que tienen en cuenta.
"Estoy emocionado de que este conjunto de datos permita una mayor investigación en la detección de incidentes en imágenes e idealmente para estimular el interés en la comunidad de visión por computadora en general", afirmó Ethan Weber uno de los principales responsables del proyecto.
Para el desarrollo de esta inteligencia artificial se filtraron 40 millones de imágenes en Flickr para encontrar incidentes. Otros experimentos adicionales seleccionaron fotos publicadas en Twitter durante algún desastre natural, como terremotos o inundaciones. Todo esto permitió consolidar un sistema automatizado de respuesta, que ha despertado el interés en proyectos similares, pero que no se basan exclusivamente en el uso de imágenes.
Weber afirma que tanto las redes sociales como las imágenes satelitales son formas valiosas de datos que ayudan a dar respuesta frente a una emergencia. Las redes sociales brindan información sobre el terreno, mientras que las imágenes satelitales dan información amplia, que ayuda a determinar qué áreas son las más afectadas, por ejemplo, por un incendio forestal.
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