\u00bfPor qu\u00e9 las computadoras no pueden ver la Tierra desde una distancia de kil\u00f3metros y autom\u00e1ticamente dibujar los mapas de las calles y las construcciones?<\/p>\n
El operador satelital, DigitalGlobe, est\u00e1 creando un equipo junto con Amazon, patrocinado por la CIA y el fabricante de chips gr\u00e1ficos NVIDIA, para hacer que esto suceda.<\/p>\n
En este proyecto conjunto, DigitalGlobe ha liberado una serie de im\u00e1genes satelitales que muestran pr\u00e1cticamente a todo R\u00edo de Janeiro a una resoluci\u00f3n de 50 cent\u00edmetros; es decir, cada pixel son 50 cent\u00edmetros cuadrados f\u00edsicos.<\/p>\n
Hay un bosquejo de 200,000 edificios y construcciones en m\u00e1s o menos unos 1,900 kil\u00f3metros cuadrados, los cuales han sido marcados manualmente en las fotos. El conjunto de im\u00e1genes, llamado SpaceNet, busca iniciar los esfuerzos para entrenar a las computadoras para poder interpretar las fotograf\u00edas satelitales de forma que puedan usar algoritmos de aprendizaje para ello.<\/p>\n
DigitalGlobe ha indicado que los datos de SpaceNet podr\u00edan eventualmente incluir im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n de medio mill\u00f3n de kil\u00f3metros cuadrados y que esto permitir\u00e1 hacer muchas m\u00e1s anotaciones adem\u00e1s de simplemente mostrar d\u00f3nde est\u00e1n las construcciones.<\/p>\n
De hecho, los datos de DigitalGlobe son mucho m\u00e1s detallados que los que presenta la NASA, los cuales tienen una resoluci\u00f3n de decenas de metros por pixel cuadrado. Amazon ayudar\u00e1 a los datos de SpaceNet a trav\u00e9s de sus servicios de c\u00f3mputo en la nube.<\/p>\n
NVIDIA, en cambio, dar\u00e1 las herramientas para ayudar a los investigadores del aprendizaje por computadoras para entrenar y probar los algoritmos sobre los datos. Finalmente, CosmiQ Works, una divisi\u00f3n de la CIA, tambi\u00e9n est\u00e1 dando apoyos al proyecto.<\/p>\n
El software ser\u00e1 entrenado para etiquetar construcciones en las im\u00e1genes de sat\u00e9lite usando esta colecci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\n
\u201cNecesitamos desarrollar nuevos algoritmos para estos datos\u201d, dice Tony Frazier, vicepresidente senior de DigitalGlobe. La compa\u00f1\u00eda opera cuatro sat\u00e9lites de im\u00e1genes y da informaci\u00f3n a las agencias de inteligencia norteamericanas, agencias humanitarias y otras organizaciones que siguen basando sus datos en la capacidad humana para extraer informaci\u00f3n.<\/p>\n
Frazier dice que deber\u00eda ser posible entrenar el software para hacer cosas como mapas y construcciones, ver los cambios en la infraestructura urbana (por ejemplo en se\u00f1alizaciones y parques) y medir los materiales usados en techos y otras estructuras. Este tipo de informaci\u00f3n puede ser muy valiosa y ayudar a informar a los programas de ayuda e incluso de salud.<\/p>\n
Mark Johnson, CEO de Descartes Labs, dice que los nuevos datos podr\u00edan ser bienvenidos para los investigadores. Las aplicaciones potenciales, podr\u00edan incluir la salida econ\u00f3mica estimada de la actividad en \u00e1reas urbanas, o en las decisiones de los gobiernos de las ciudades, o tal vez en c\u00f3mo mejorar ciertos servicios, como el de recolecci\u00f3n de la basura.<\/p>\n
SpaceNet est\u00e1 modelado sobre ImageNet, una colecci\u00f3n de un mill\u00f3n de fotograf\u00edas etiquetadas con las que han trabajado investigadores ya por a\u00f1os en lo que se refiere a visi\u00f3n por computadora. Empresas como Google han modelado sus trabajos bas\u00e1ndose en lo que ImageNet ha producido.<\/p>\n
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