Miguel Luengo-Oroz es el jefe de los científicos de ‘big data’ del laboratorio de la ONU Global Pulse. Su equipo ha ayudado en campos de refugiados o en los terremotos de México
Fue el primer científico de datos que contrató la ONU. Era 2011 y el big data estaba en pañales. Ban Ki Moon le enroló para UN Global Pulse, un laboratorio de ideas que utiliza los algoritmos y las tecnologías emergentes para actuar en contextos de desarrollo y crisis humanitarias.
¿Qué vieron en él? Quizás influyera que en 2004, cuando todavía no se hablaba de inteligencia artificial (IA), ya había creado un robot capaz de escribir poesía. O quizás llamó la atención de la persona indicada cuando en 2010 pasó por la Singularity University, el centro de élite de Google y la NASA en California, convirtiéndose —por cierto— en el primer español en pisarlo.
La obsesión de este ingeniero de telecomunicaciones y de su equipo es producir soluciones que ayuden. Lo ha conseguido en varias ocasiones.
¿Cómo ha evolucionado tu trabajo en UN Global Pulse?
Cuando empezamos la idea era ver qué señales emitimos las personas a través de los móviles y las redes sociales. Ahora nos centramos en cómo utilizarlas para mejorar la salud, la seguridad alimentaria o la educación.
¿Y cómo lo hacéis?
Si algo hemos aprendido es que la parte complicada de solucionar los problemas no es la tecnológica, sino la humana. La clave es entender a quienes van a usar la herramienta que estés preparando. Hay que empaparse del contexto.
¿Podrías darnos un ejemplo?
UNICEF acudió a nosotros para mejorar el sistema de reparto de agua en el campo de refugiados de Zaatari, en la frontera entre Jordania y Siria. Ayudamos a digitalizar el sistema para que la flota de camiones, que abastecen a 90.000 personas, supiera a qué puntos tenían que ir a suministrar el agua y recoger luego la sucia. Tras probar la herramienta nos dimos cuenta de que los camioneros hacían trampa: panelaban por dentro los depósitos para que pareciese que recogían más agua usada.
¿Qué puede aportar la IA a la gestión de catástrofes naturales?
Mucho. Ayudamos a UNOSAT a hacer algoritmos para evaluar daños o agilizar el conteo de tiendas en campos de refugiados. En México, junto al BBVA, diseñamos una aplicación para medir el impacto económico de un huracán a partir de los gastos y las retiradas de efectivo realizadas antes, durante y después. Para decidir dónde enviar la asistencia, las tiendas de campaña, etcétera se recurre a los censos. Eso es un problema porque en algunos países están muy desactualizados. Tras el terremoto de Haití se calculó el número de desplazados detectando las zonas con mayor densidad en función de la torre de telefonía a la que se conectaban los móviles. Ese proceso se replicó luego en Nepal.
¿Para qué más le puede servir el big data a la ONU?
En Brasil, con ONUSIDA y el gobierno del país, lanzamos un proyecto para monitorizar mensajes homófobos en redes sociales. En Indonesia hicimos lo mismo para combatir los falsos rumores sobre las vacunas. En Uganda, donde no hay un uso tan extendido de las redes sociales, hemos creado una herramienta para transcribir a los lenguajes locales lo que se dice en la radio pública y monitorizarlo. Es muy útil para detectar catástrofes de baja intensidad, como derrumbamientos, que no se reportan y causan estragos.
Fuente: Retina El Pais
Por Manuel G. Pascual