La tecnología ha avanzado y su uso puede ayudar a potenciar distintas áreas y labores. Ese es el caso de los algoritmos del campo del Deep Learning (aprendizaje profundo), aplicado a imágenes satelitales. Este es un tipo de inteligencia artificial que permite clasificar y reconocer imágenes utilizando algoritmos, obteniendo tasas de acierto elevadas, en comparación a otros algoritmos tradicionales.
En nuestra cotidianidad, el Deep Learning está presente en los teléfonos inteligentes, mediante aplicaciones para el reconocimiento de rostros o que agrupan imágenes como Google Photos. Pero esta tecnología tiene usos mayores que aportan al bienestar de la población, de este modo, es aplicada para evaluar el crecimiento de ciudades, planificación del agro y previsión de catástrofes, por ejemplo.
El docente del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Católica San Pablo (UCSP) y especialista en Inteligencia Artificial, Juan José Choquehuanca, afirma que el uso del Deep Learning en nuestra región y país depende de una decisión política, porque existen plataformas de acceso libre y hay otras con costos accesibles, que permiten utilizar software especializado. En el caso de las imágenes satelitales, hay bancos de estas que son de uso libre.
“En el agro, por ejemplo, podemos identificar zonas de cultivo, la evolución de los sembríos y su rendimiento a futuro, así como detectar plagas. Todo esto con una alta precisión y en corto tiempo. Así, las autoridades pueden planificar la inversión en el agro y el apoyo para los agricultores. Hoy en día, es imposible que una persona monitoree grandes extensiones de terreno, pero con el Deep Learning y las imágenes satelitales sí se puede”, refiere Choquehuanca.
Aclaró que los algoritmos del Deep Learning pueden ser aplicados directamente sobre las imágenes satelitales, sin que estas hayan sido fuertemente procesadas con anterioridad, alcanzando de igual manera resultados exitosos. Los monitoreos con imágenes satelitales de acceso libre pueden darse, por ejemplo, cada 10 días y, de acceder a fuentes pagadas, pueden ser a diario y en tiempo casi real.
Todo este proceso es complementado con ciencia de datos, pues los grandes volúmenes de información son subidos a la nube para que sean analizados, procesados y accesibles, sin que esto signifique una inversión relevante. “En Arequipa, contamos con especialistas en estos campos”, aseveró el docente UCSP.