Un innovador sistema de inteligencia artificial creado por Estados Unidos está ayudando en los esfuerzos de rescate en las regiones de Turquía más devastadas por el terremoto del 6 de febrero y del que se siguen reproduciendo multitud de réplicas.

En concreto, es el Departamento de Defensa de los Estados Unidos, el que está usando este sistema de inteligencia artificial de computación visual para dar respuesta más rápida a este desastre en curso en Turquía y Siria , en un sistema muy avanzado, pero del que aún se encuentra en la fase inicial de desarrollo.

Este nuevo sistema de IA, llamado xView2, es un proyecto de código abierto, desarrollado por la Unidad de Innovación de Defensa del Pentágono y el Instituto de Ingeniería de Software de la Universidad Carnegie Mellon.

Este sistema hace uso de un algoritmo de aprendizaje automático en imágenes satelitales para categorizar los daños en las horas del desastre y es mucho más rápido que otros medios ya existentes.

Como señalan desde MIT Technology Review, xView2 también se implementó en respuesta a los incendios forestales en California, y también durante los esfuerzos de recuperación después de las inundaciones en Nepal donde estuvo ayudando a identificar los daños de los deslizamientos de tierra causados por las inundaciones.

Mientras tanto en Turquía, este nuevo sistema de IA está siendo utilizado por dos equipos terrestres diferentes para búsqueda y rescate.

Cómo funciona este sistema de inteligencia artificial frente a estos desastres

El sistema xView2 hace uso de una técnica similar al reconocimiento de objetos llamada “segmentación semántica”, es decir, es un método que investiga cada píxel individual de una imagen de satélite y su relación con los píxeles circundantes.

Esto se hace para analizar el estado de cualquier cosa sobre el terreno y, tras ello, se resaltaría el daño en rojo, un método que anteriormente podría llevar semanas, y que gracias a esta tecnología se realiza en cuestión de horas.

Este método es mucho más eficiente que el método tradicional de confiar en los relatos de testigos presenciales para evaluar los daños.

Sin embargo, sus creadores afirman que todavía hay muchos problemas por resolver con este sistema, y uno de ellos es que depende de las imágenes satelitales tomadas durante el día, por lo que no puede proporcionar datos rápidos para los desastres que ocurren en las primeras horas o durante la noche.