Hoy,
Facebook presenta los mapas de población en alta resolución de países
latinoamericanos más detallados del mundo hasta la fecha. Estos mapas
estiman no solo el número
de personas que viven por cada cuadrícula de 30 metros, sino que
también brindan información demográfica como el número de niños menores
de cinco años y de mujeres en edad reproductiva, así como el de la
población de jóvenes y adultos mayores.
Los mapas de densidad de población tienen el fin de ayudar a las
organizaciones sin fines de lucro y a los investigadores a aprovechar la
inteligencia artificial y el Big Data para abordar desafíos sociales,
de salud y de infraestructura a gran escala en la
región, y acelerar el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo
Sostenible.
Estos mapas no se construyen con datos de Facebook, sino que combinan el
potencial de la Inteligencia Artificial (IA) con imágenes satelitales e
información de censos. Al combinar el conjunto de datos públicos y
comerciales con las capacidades de la IA de Facebook,
hemos creado mapas de población que son 3 veces más detallados que
cualquier otra fuente.
Hace dos años, Facebook comenzó a trabajar junto a la Universidad de
Columbia para utilizar imágenes de satélite y datos de censos para
construir mapas de población detallados que mejoren los proyectos de
conectividad. Después de trabajar con grupos como la
Cruz Roja Americana y su proyecto Missing Maps (Mapas Faltantes), nos
dimos cuenta de que estos mapas también pueden tener aplicaciones
profundas en la salud pública.
Las imágenes satelitales de alta resolución ya existen en gran parte del
mundo. Sin embargo, antes del proyecto de mapeo de Facebook, habría
requerido innumerables horas para que los voluntarios analicen millones
de millas cuadradas de imágenes para identificar
cuál contenía una pequeña ciudad o aldea remota.
Facebook usó la inteligencia artificial para resolver ese problema,
procesando de manera eficiente los datos a una escala de petabyte. Solo
para América Latina, por ejemplo, el sistema de visión por computadora
examinó 9.8 mil millones de imágenes individuales
para determinar si contenían un edificio. El equipo encontró
aproximadamente 94 millones de edificios en pocos días.
Este mapa de densidad de población muestra mujeres en edad reproductiva
en Brasil.
"Al comenzar mi carrera en USAID trabajando en el control de la malaria,
fui testigo del papel fundamental que desempeñan los datos precisos en
la efectividad de los esfuerzos humanitarios.", dice Laura McGorman,
Líder de Políticas de Datos para el Bienestar
en Facebook. "Lo emocionante de proyectos como estos es que brindan una
oportunidad para que nuestra compañía contribuya a través de nuestra
experiencia en el aprendizaje de datos y de las máquinas.".
Las organizaciones de salud ya están utilizando los mapas impulsados por
la IA para ayudar a asignar recursos a las áreas donde viven los
beneficiarios previstos, como en Malawi, donde los mapas de alta
resolución ayudaron a la Cruz Roja Americana y su proyecto
de Missing Maps a identificar áreas con y sin concentraciones de
personas. Esto ayudó a la Cruz Roja y otros equipos en el terreno a
tomar decisiones más eficientes sobre dónde desplegar a 3,000
trabajadores de la salud para promover la vacunación contra el
sarampión. Del mismo modo, después del ciclón Idai, un equipo de la
Escuela de Salud Pública de Harvard, Direct Relief, Nethope y la
Universidad de Northwestern usaron el mapa de alta resolución de
Mozambique para identificar áreas donde podría ocurrir el
cólera para priorizar el posible almacenamiento de tratamientos.
Humanitarian Open Street Map, un proyecto de mapeo que aplica principios
de código abierto y el intercambio de datos abiertos para respuesta
humanitaria y desarrollo económico, también ha utilizado los mapas de
densidad de población de alta resolución en varios
países para potenciar su trabajo. "Los mapas de Facebook aseguran que
enfoquemos el tiempo y los recursos de nuestros voluntarios en los
lugares donde más se necesitan, mejorando la eficacia de nuestros
programas", dice Tyler Radford, director ejecutivo del
Equipo Humanitario OpenStreetMap, que participa en el proyecto Missing
Maps.
Investigadores del Latin American Public Opinion Project (LAPOP) en la
Universidad de Vanderbilt también están interesados en utilizar los
mapas en alta resolución de Facebook para mejorar el proceso de muestreo
en sus estudios. “A menudo, los investigadores
que trabajan en países en vías de desarrollo deben construir sus
muestras a partir de datos censales antiguos y disponibles solo en un
alto nivel de agregación”, expresó Noam Lupu, Profesor Adjunto de
Ciencias Políticas y Director Adjunto en LAPOP. “Estos
mapas nos permitirán identificar, en unidades censales y de mejor
manera, dónde están localizadas las poblaciones, incrementando la
precisión de nuestras muestras y la representatividad de nuestros
estudios”.
Este mapa de densidad de población muestra la población anciana en México.
Los últimos mapas para América Latina pueden descargarse gratuitamente en la página de Facebook en el portal
Humanitarian Data Exchange.
Para obtener más información sobre el trabajo de Facebook
en mapas de densidad de población de alta resolución y otros esfuerzos
sobre datos para el bienestar, visite el sitio web del proyecto
aquí
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