Autor: Roberto Pérez S. | 04/10/2019
En 2017, el huracán María devastó Puerto Rico, el hogar del entonces desarrollador autodidacta y ahora Promotor de Desarrolladores IBM, Pedro Cruz. Después de presenciar la destrucción y la protesta de la comunidad desde el aire con la ayuda de su dron –y ser afectado personalmente— decidió tener como misión crear tecnología que pudiera ayudar a mitigar el efecto de los desastres naturales.
A través del desafío para desarrolladores globales Call for Code, Pedro desarrolló DroneAid, una herramienta que utiliza el reconocimiento visual para detectar y contar señales SOS en el suelo desde secuencias de video de drones y así trazar automáticamente las necesidades de emergencia capturadas a través de video en un mapa para los socorristas.
DroneAid fija un conjunto de señales basadas en los estándares de las Naciones Unidas. Estos símbolos se pueden repartir en un kit de prevención de desastres o recrearse manualmente con materiales que estén a la mano. Un dron puede examinar un área con estas señales colocadas por personas, familias o comunidades y que indiquen una necesidad en la zona. A medida que DroneAid detecta y cuenta estas imágenes, se trazan en un mapa alojado en una página web. Esta información se utiliza para dar prioridad a la respuesta de las autoridades u organizaciones locales que pueden brindar ayuda.
IBM ahora está planeando anunciar DroneAid como un proyecto de código abierto a través de Code and Response. Esta tecnología se puede utilizar en todo el mundo en diversos escenarios de desastres naturales (huracanes, tsunamis, terremotos e incendios forestales) y hacer que los desarrolladores contribuyan capacitando el software de manera continua para ayudar a aumentar su eficiencia. Pedro y su equipo construyeron las bases para que los desarrolladores creen nuevas aplicaciones y visualicen el uso de esta tecnología para implementar y controlar una flotilla de drones tan pronto como ocurra un desastre natural.
Los desarrolladores pueden utilizar IBM Watson para entrenar un modelo de machine learning (aprendizaje automatizado) y almacenamiento en la nube para guardar los datos de aprendizaje. La herramienta de anotaciones en la nube de IBM facilita el entrenamiento de Inteligencia Artificial mediante el uso de la nube de IBM.
