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| 5/11/2019 11:00:00 PM

Inteligencia artificial para combatir la minería ilegal

Un proyecto colombiano que rastrea minas en tiempo récord ganó el reto mundial de inteligencia artificial de Google. Cómo lo hacen.

Inteligencia artificial para combatir la minería ilegal El economista y matemático Santiago Saavedra (centro) lidera el equipo que viajará a California a perfeccionar el modelo. Junto a él, Santiago Perilla, Carolina Vélez y Daniel Sánchez. Foto: Joao Canziani

El 47 por ciento de las empresas en Estados Unidos no saben de dónde provienen los minerales que usan, según el más reciente reporte de la Oficina de Responsabilidad Gubernamental (GAO, por sus siglas en inglés). Este tema preocupa a muchos en el mundo.

De acuerdo con Amnistía Internacional, diversas empresas ignoran de dónde proviene el cobalto que usan, por ejemplo, en teléfonos inteligentes y carros eléctricos. Ese organismo denuncia que más de la mitad de ese mineral se produce en condiciones laborales precarias y altas tasas de explotación infantil.

En Colombia nadie ha calculado con exactitud el daño al que se exponen a diario comunidades y recursos naturales. Por eso tuvo tanto éxito la aparición de un colombiano en la pantalla Google I/O, el evento más grande de esa compañía, con un tema de minería. Jeff Dean, líder global de inteligencia artificial del conglomerado, lo anunció como uno de los ganadores del reto mundial de inteligencia artificial con impacto. Y es el único hispanoamericano de la lista.

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Se trata del matemático y economista Santiago Saavedra, quien desarrolló un sistema que usa aprendizaje automático, conocido como machine learning, para detectar mediante imágenes del satélite Landsat 7 las minas que contaminan áreas circundantes, el agua potable de la comunidad y ponen en peligro a sus trabajadores.

Saavedra conoció de cerca esta tecnología, que consiste en enseñarle a un computador a aprender de una tarea repetitiva, cuando cursaba su doctorado en la Universidad de Stanford. Ahora la aplica, con su grupo de investigadores de la Universidad del Rosario, para detectar las minas ilegales en el país.

Con un mapa de inspección manual de minas de la Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito, tarda hasta dos años revisar todo un país. Ese trabajo toma una hora con el modelo exaltado por Google. Con las imágenes satelitales es capaz de predecir la actividad minera con base en patrones de colores y relieves predominantes.

Google dispuso de 25 millones de dólares para los 20 ganadores mundiales. Con los recursos que recibirá el proyecto colombiano, esperan aumentar la precisión del modelo, hoy en 78 por ciento, y llevarlo a escala global.

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Saavedra aplicó varios lenguajes de programación, en especial código en R, para desarrollar la app. El acompañamiento de Google produciría un sistema práctico y útil para tomadores de decisiones del mundo. Al efecto, entregarán la versión mejorada a gobiernos y organismos multilaterales para que optimicen sus mediciones.

Este ‘profe’ tiene la meta personal de visitar los parques nacionales del país porque ama el medioambiente. Por eso no aguanta las ganas de que los tomadores de decisiones usen el modelo. Cifras de la Agencia Nacional de Minería (ANM) indican que, en el país, 7.710 títulos mineros representan el 3,2 por ciento del territorio. Estos, según la entidad, cumplen estándares sociales, técnicos y ambientales y le dejaron 2,5 billones de pesos en regalías a la nación el año pasado, un 20 por ciento más que en 2017.

Los demás implican un delito con profundas consecuencias, que el país podrá combatir mejor con propuestas como la de Saavedra, que ahora cuenta con el contundente respaldo de Google. 

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