La empresa de soluciones geoespaciales Space Sur (Buenos Aires) y la Universidad Nacional del Sur (Bahía Blanca), con el apoyo de la Fundación Sadosky, trabajaron en un proyecto en conjunto para el desarrollo de un producto que permite detectar basurales aplicando inteligencia artificial a imágenes satelitales.
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El sistema aprovecha todas las bandas en las que los satélites recogen información, más allá de la visible y brinda soluciones a municipios para que luego puedan tomar acciones en el asunto. El proyecto surgió de la Convocatoria de Soluciones Innovadoras para Desafíos de Software de la fundación, que busca conectar empresas que tengan una necesidad tecnológica puntual con grupos de investigación académica con las herramientas como para para solucionarlo. La Fundación Sadosky brinda apoyo en la creación del proyecto, en el financiamiento y también destina a un especialista en gestión que ayuda a llevarlo adelante y a coordinar entre las partes.
El usuario final del producto son municipios o regiones interesadas en adquirir tecnologías para mejorar la gestión urbana y el servicio también se vende en Europa. Actualmente, la empresa tiene un contrato con el municipio de Lérida, en Cataluña, que tenía la necesidad de detectar basurales a cielo abierto.
Una de las dificultades que presentaba el proyecto era la de poder diferenciar de manera automática un basural de una acumulación de ramas natural o un rejunte de desperdicios orgánicos no generados por el hombre, y es allí donde los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning, en inglés) juegan un rol clave.
Javier Urien, socio de la empresa Space Sur, la desarrolladora del sistema, le dijo a TSS: “La empresa estaba buscando actualizar sus modelos de generación de información usando todas las bandas en las que los satélites recogen datos y ahí surgió un trabajo conjunto con la UNS y con el apoyo y financiamiento de la Fundación Sadosky”.
Otras líneas de trabajo que tiene la empresa Space Sur está relacionadas con medir la cantidad de metros construidos en un terreno y cruzar esa información con el registro catastral y así ver si coinciden, o si hay construcciones sin declarar, y cuáles deberían ser los ingresos del municipio si esto estuviera correctamente registrado.
En la firma también trabajan en otra área más vinculada a la investigación, destinada a aumentar la resolución de las imágenes satelitales con inferencias hechas por la inteligencia artificial. “Así como uno hoy le puede pedir a una aplicación de inteligencia artificial que dibuje un conejo saltando una montaña, nosotros le podemos pedir que, a partir de una imagen, determine lo que hay dentro de los píxeles usando información que ya conoce de otras tomas satelitales anteriores de ese u otros lugares. Es como cuando alguien tiene miopía y ve una letra borrosa pero se imagina cuál es la letra que está viendo y puede leer. Con este tipo de imágenes con información agregada se pueden mejorar los otros dos productos, el de basurales y el de catastro. Es una técnica de machine learning generativa”, explicó Urien.
Los basurales que se pueden detectar tienen que tener de cinco a ocho metros cuadrados como mínimo, y también depende de qué tanta basura haya en esa acumulación, ya que mientras más tenga es más fácil de detectar. El software también discrimina si es un basural generado por basura humana o no. Objetos y materiales como cubiertas de auto, chapas, bolsas y similares son algunos de los parámetros para definir si es un basural o no. Una vez detectado el basural a cielo abierto, el municipio complementa la acción con una visita in situ de un inspector que puede corroborar lo visto por el satélite y labrar el acta correspondiente u ordenar la limpieza.
Las tomas satelitales que se usan son de las constelaciones como Planet, Gaofen y SuperView, y de otros satélites que brindan imágenes de muy alta resolución (menores de un metro cuadrado), que es lo ideal para estos sistemas de reconocimiento de patrones en imágenes desde el espacio. El tiempo de la revisita depende de cada satélite en particular pero generalmente pasan cada semana o semana por medio, y toman imágenes siempre que el clima y la presencia de nubes lo permitan. En el caso de estos productos de detección de basurales y de registro catastral la frecuencia semanal no es un problema.
“Arranqué trabajando en la CONAE cuando era estudiante de ingeniería y me terminé especializando en observación de la tierra. Con compañeros de la CONAE fundamos Space Sur para atender necesidades que veíamos que existían en la industria aeroespacial y no estaban siendo atendidas, especialmente en lo que llamamos la última milla. Veíamos que la CONAE está dedicada en poner el satélite en órbita y usar sus datos pero no hay nada concreto para llevar esos productos a usuarios finales a los que no les interesan los satélites, pero sí les interesan cosas como los basurales. Ahí encontramos que la última milla está disponible, el satélite y la imagen están, pero faltaba un eslabón que llevara el producto al usuario final y eso lo pudimos hacer con el apoyo de la Fundación Sadosky. Somos como un spin off de la CONAE, que mantiene una política estable más allá de las fluctuaciones de presupuesto que tiene. Esperamos que en el futuro haya más ciclos positivos que negativos y podamos seguir agregando valor”, dijo Urien.
Además, de la convocatoria de Soluciones Innovadoras, la Fundación Sadosky abrió recientemente la inscripción al Programa Eslabón de Desarrollo de Proveedores de Alta Tecnología, dirigida a empresas grandes que tengan desafíos por resolver en el área de software para que luego la Fundación Sadosky convoque a un consorcio de pymes del sector que puedan resolver estos problemas y se conviertan en sus proveedores. La fundación ya había capitalizado experiencia en la formación de consorcios de desarrollo de soluciones tecnológicas complejas y hoy busca que puedan vincularse con empresas que tengan capacidad para potenciar a pymes y grupos de investigación.
Con información de la Agencia TSS
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