Detección de asentamientos informales en LATAM: Workshop + Comunidad Dymaxion
El análisis de imágenes geoespaciales a través de técnicas de machine learning tiene un enorme potencial para contribuir a la solución de muchos de los grandes problemas que enfrentan las sociedades. Durante el mes de julio lanzamos un workshop donde trabajamos en la detección de asentamientos informales en América Latina a través de aplatam-net, una nueva red neuronal que sumamos a nuestros algoritmos open-source.
Aunque con particularidades locales, la problemática de la precariedad habitacional en latinoamérica es común a todos los países de la región. La importancia de tener un mapa completo y actualizado de su ubicación, características y evolución es crucial para poder diseñar e implementar políticas que logren revertir esta situación y mejorar la calidad de vida de sus habitantes.
Si bien los asentamientos informales varían de acuerdo a la región, es posible inferir su ubicación a partir de ciertos elementos observables en las imágenes satelitales, como por ejemplo patrones de aglomeración y densidad.
Con el fin de poder detenernos en todos los aspectos importantes para la detección e ilustrar la dinámica de un proyecto desde el comienzo hasta el mapa final, dividimos el workshop en tres encuentros con temas específicos.
Tres encuentros para detectar asentamientos informales desde cero
La primera sesión estuvo dedicada al armado del dataset, atendiendo a todas las dificultades que pueden surgir: obtener las imágenes y anotaciones, cargarlas en la nube y procesarlas para poder trabajarlas sin dificultad posteriormente, entre otras. Como sabemos que en el campo de la ciencia de datos más del 80% del tiempo es dedicado a esta etapa, incorporamos Satproc, una de nuestras herramientas open-source que facilita este proceso.
En el segundo encuentro, con los datos ya listos, nos dedicamos a entrenar el modelo, ejecutar las primeras predicciones, analizarlas y realizar mejoras sobre ellas. Para esto, nos apoyamos en el uso de técnicas de segmentación de imágenes y redes neuronales convolucionales.
Finalmente, en el tercer encuentro nos centramos en la aplicación de técnicas de post-procesamiento sobre los resultados obtenidos en el encuentro anterior. También vimos las posibilidades y ventajas de ejecutar la predicción del modelo en la nube de Dymaxion Labs, a través de Dymaxion Labs Platform.
Comunidad Dymaxion Labs
Tuvimos el placer de compartir el encuentro con profesionales de diversos ámbitos que buscan conocer más sobre estas tecnologías y poder aplicarlas en sus ámbitos laborales.
Como creemos que la colaboración y el intercambio de ideas es fundamental para seguir desarrollando herramientas que tengan un impacto positivo en la sociedad, creamos la Comunidad Dymaxion Labs en la plataforma Slack. Allí compartimos todo el material y videos completos de los encuentros. Además, buscamos que sea un canal para seguir conversando.
Si no participaste del encuentro pero te interesa formar parte de la Comunidad y acceder al material de los workshops, escríbenos a comunidad@dymaxionlabs.com .
