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Facebook DANE

Facebook hizo un mejor censo que el DANE

Cuando intentamos averiguar y estudiar la cantidad de personas que viven en en alguna región usamos métodos que tienen distintos grados de precisión. Por ejemplo, en Colombia los censos que realiza el DANE indican cuántas personas viven en él, pero no indica dónde viven las personas en tramos específicos y en muchas ocasiones estos tramos son cientos de kilómetros cuadrados.

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Un equipo de investigadores en Inteligencia Artificial y científicos de datos de Facebook en Boston lograron desarrollar una metodología basada en inteligencia artificial usando mapas de alta resolución la población humana en ciertas áreas. Esto está permitiendo a las agencias humanitarias determinar como distribuir los recursos según el indice poblacional de cada región, el proyecto ha generado mapas de casi todo el planeta incluyendo a Colombia. Este proyecto no ha utilizado datos de Facebook, este censo mundial tampoco incluye información de datos personales de las personas.

Descarga los mapas de colombia aquí

Africa, por ejemplo, solo tiene 1200 millones de personas en casi 16 millones de millas cuadradas, su área censal más grande es de 150.000 millas cuadradas con 55.000 personas. Si los investigadores supieran dónde estaban ubicadas las casas u otros edificios en estos tractos, podrían crear mapas de densidad extremadamente precisos al asignar la población proporcionalmente a cada uno. Este tipo de granularidad es crucial para la asignación eficiente de recursos tales como campañas de vacunación. Como no es factible encontrar estos edificios a mano, confiamos en el aprendizaje profundo (Deep Learning) para encontrarlos.

 

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Un desafio para el aprendizaje profundo

Utilizando una combinación de técnicas de aprendizaje automático, imágenes satelitales de alta resolución y datos de población, el equipo registro cientos de millones de estructuras distribuidas en vastas áreas las cuales fueron usadas para extrapolar la densidad de población local. Los mapas satelitales utilizados en este proyecto se generaron usando imágenes disponibles en el mercado de DigitalGlobe, el mismo tipo de imágenes disponibles a través de servicios de mapeo de acceso público. La otra fuente importante de datos para los mapas fueron los datos del censo nacional de cada país que se compartió con el Centro para la Red Internacional de Información sobre Ciencias de la Tierra de la Universidad de Columbia (CIESIN), que colaboró ​​con investigadores de Facebook en este proyecto.

 

Desde que lanzaron el primer conjunto de mapas hace dos años, han mejorado la forma en que las organizaciones sin fines de lucro hacen su trabajo, cómo aprenden los investigadores y cómo se desarrollan las políticas. Por ejemplo, en Malawi la Cruz Roja y el programa Mapas Perdidos, en asociación con el Ministerio de Salud de Malawi, usaron mapas de Facebook para informar una campaña de sarampión y rubéola. Al demostrar que el 97 por ciento del espacio terrestre estaba deshabitado, la Cruz Roja pudo desplegar 3.000 voluntarios locales capacitados en áreas específicas necesitadas.

 

Las imágenes de todo el mundo tomadas por satélites ocupan aproximadamente 1,5 Petabytes (1.5e+6 gigabyte), encontrar a personas en ello sería una tarea de años por un humano promedio. El proceso que usaron los investigadores de fue eliminar ubicaciones que no podían contener un edifico, luego se clasificaron según la probabilidad de que pudieran tener un edificio.

 

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Las imágenes de todo el mundo tomadas por satélites ocupan aproximadamente 1,5 Petabytes (1.5e+6 gigabyte), encontrar a personas en ello sería una tarea de años por un humano promedio. El proceso que usaron los investigadores de fue eliminar ubicaciones que no podían contener un edifico, luego se clasificaron según la probabilidad de que pudieran tener un edificio.

 

El resultado final de este proyecto es un conjunto de los mapas de densidad de población, que a hoy son los más precisos y de mayor resolución del mundo. Evaluaciones rigurosas, tanto en el terreno como a través de imágenes satelitales de alta resolución, realizadas por el equipos interno y por terceros han confirmado la precisión sin precedentes. La resolución, escala y precisión sin precedentes de este trabaja mancomunado de Facebook contribuirá en gran medida a los esfuerzos de ayuda humanitaria y desarrollo en todo el mundo.

Si te gustaría leer todo el estudio sobre “Mapeo de ayuda humanitaria y desarrollo con aprendizaje débil y semi-supervisado” da click aquí