Facebook está creando con Inteligencia Artificial los mapas demográficos más detallados

La red social dice que está creando los mapas más precisos de densidad de población, para ello está analizando 14.600 millones de imágenes capturadas desde satélite. Para fortuna de todos, tienen previsto hacer público estos trabajos, y hoy nos enseña algo de lo que tiene avanzado.

Utilizando algoritmos de inteligencia artificial y sistemas de aprendizaje automático, Facebook está reconociendo y ensamblando la información que se saca de cada una de las imágenes. El proyecto está a cargo del Connectivity Lab y ha sido anunciado hoy en el Mobile World Congress de Barcelona.

La intención real de Facebook es conocer mejor las zonas con grandes aglomeraciones de población, una vez identificadas, el despliegue de sus drones no tripulados será más eficiente.

Esos drones son conocidos como Aquila y funcionan con energía solar, su misión es la de llevar conectividad a puntos remotos del planeta. En la siguiente imagen tenéis el aspecto que luce uno de ellos, son grandes y capaces de planear durante meses sobre la zona:

Volviendo al tema de los mapas de densidad, se están recogiendo miles de millones de imágenes desde satélite, y la forma de identificar edificios e infraestructuras donde puede vivir gente, es mediante inteligencia artificial.

En las zonas reconocidas con censo, se han contrastado los valores para comprobar que el nivel de error es bastante bajo.

Ahora mismo el estudio se está realizando sobre veinte países, casi todos en vías de desarrollo, con grandes extensiones sin poblar - es más fácil identificar los núcleos -: Argelia, Burkina Faso, Camerún, Egipto, Etiopía, Gana, Costa de Marfil, Kenia, Madagascar, México, Mozambique, Nigeria, Sudáfrica, Sri Lanka, Tanzania, Turquía, Uganda, Ucrania y Uzbekistan.

Lo dicho, la información tiene muchas utilidades, pero Facebook la quiere para posicionar mejor drones, satélites y servicios. Afortunadamente instituciones, empresas, gobiernos, y organizaciones se podrán beneficiar de ella.

A la derecha el resultado. En este trabajo se desarrollan principalmente dos cosas: el trabajo de ordenadores con millones de imágenes y el reconocimiento de estructuras. A continuación un ejemplo:

Vía | MIT Imagen | NASA Más información | Research at Facebook