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Automap, plataforma informática para hacer mapas con la misma rapidez con que se toma una foto
La velocidad con que se realizan mapas de infraestructura vial puede pasar de semanas a minutos. Foto: archivo Unimedios.
El programa también sería útil para evitar accidentes causados por tiburones en islas de alto riesgo. Foto: John Ballesteros Parra, docente de la UNAL Sede Medellín.
Con Automap se podrían mapear vías y techos destruidos como consecuencia de catástrofes naturales. Foto: archivo Unimedios.
Uno de los objetivos de Automap es igualar la velocidad para producir mapas con la de producir imágenes aéreas. Foto: archivo Unimedios.
Por mucho tiempo la creación de mapas ha dependido de un par de ojos ubicados a milímetros del papel, una pluma, cálculos matemáticos que mezclan distancias y ángulos, y la labor de uno o varios expertos para levantar los detalles de los objetos presentes en la Tierra.
Hasta hoy la producción de mapas sigue siendo un trabajo manual, costoso y hecho por expertos. Sin embargo, el profesor John Robert Ballesteros, de la Facultad de Minas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, cuenta que ahora esta labor está siendo mediada por la digitalización.
“El proceso actual consiste, la mayoría de las veces, en ‘calcar’ la imagen tomada por un satélite o un dron, identificando carreteras, edificios o cualquier otro objeto natural. A este proceso se le conoce como ‘restitución fotogramétrica’, que en palabras simples es dibujar sobre una foto”, explica.
Ahora los modelos del mundo a escala real son requeridos por todos los campos de la ciencia y la ingeniería, incluyendo la historia y la topografía moderna. “Por un lado tenemos la necesidad de mapear, y por el otro el alto costo en tiempo y personal que eso requiere. De ahí surge la iniciativa de aplicar tecnologías que disminuyan costos y tiempo”, agrega el docente.
Desde 2010 se ha dado un incremento exponencial en la adquisición y el uso de drones; hasta noviembre de 2022 la cifra en Colombia alcanzó las 1.833 aeronaves no tripuladas registradas en la base de datos de la Unidad Administrativa Especial de la Aeronáutica Civil, entidad cuya misión es controlar el espacio aéreo nacional.
“Esto y el uso de satélites ha propiciado un desbalance entre la velocidad con que se producen las imágenes y la velocidad con que se producen los mapas. Por eso es necesario desarrollar una tecnología que las iguale, y ese es el propósito de Automap”, señala el docente.
La UNAL Sede Medellín ha seguido de cerca los avances de los primeros algoritmos relacionados con inteligencia artificial aplicada a la generación de este tipo de recursos.
Fue solo hasta hace 15 años cuando hubo una evolución significativa en el desarrollo de las GPU (unidades de procesos gráficos), gracias a las cuales se encontró una herramienta adecuada para procesar la información; además hubo más ejemplos de entrenamiento y la posibilidad de desarrollar algoritmos que aprendieran de los datos.
Automap, el programa que están diseñando los investigadores de la UNAL Sede Medellín con la dirección del profesor Ballesteros, y que se ha probado de forma preliminar, utiliza el aprendizaje profundo, que funciona mediante “redes neuronales” que emulan el aprendizaje del cerebro humano.
Este se plantea como una plataforma de acceso libre, de la que es posible extraer datos de una imagen para producir mapas de todo tipo: vegetación, líneas eléctricas y carreteras, entre otros.
Por ahora los investigadores han probado el algoritmo para crear mapas de carreteras en El Retiro (Antioquia), y encontraron que puede hacer el trabajo con un 90 % de certeza a una velocidad de 12,39 m/s, lo que da como resultado cerca de 36 minutos para toda la malla vial urbana del municipio, mientras con la restitución fotogramétrica manual se tardaría hasta dos semanas.
A medida que se ha desarrollado la aplicación se han publicado más de 10 papers en revistas científicas y se ha posicionado como una herramienta útil para aprovechar los recursos económicos y mejorar las condiciones de vida de los seres humanos.
En este sentido, el profesor John William Branch Bedoya, líder del Grupo de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial de la UNAL Sede Medellín, destaca: “no se trata solo de la herramienta, sino de todo lo que se puede descubrir con ella”.
“Han pasado más de dos años desde la tragedia del huracán Iota en San Andrés y Providencia, y todavía no hay evaluaciones concluyentes sobre los kilómetros de carreteras dañadas o los techos destruidos. ¿Qué tal tener una herramienta que, al siguiente día de la catástrofe, y empleando la imagen de un dron, estime qué se perdió y hacia dónde direccionar las ayudas?”, concluye el docente Ballesteros.
