Drones que usan IA para salvar vidasPaloma Recuero de los Santos 14 enero, 2021 Cada día encontramos nuevos usos para los drones. Si a sus ventajas que de por sí nos ofrecen, le sumamos la aplicación de técnicas de machine learning, las posibilidades se multiplican. Si quieres saber cómo usan los drones técnicas de IA para salvar vidas, te lo contamos en este post. Los sistemas de aeronaves pilotadas remotamente (RPAS) o drones son muy versátiles. Frente otros medios de emergencia tradicionales, como puedan ser los helicópteros, los drones llegan con facilidad a lugares antes inaccesibles, son muy estables y pueden recoger imágenes en alta definición. Usos habituales de los drones Por ello, suponen un gran avance a la hora de reconocer el terreno y vigilar desde el aire eventos con gran afluencia de público, captar imágenes aéreas en zonas de difícil acceso, realizar labores de apoyo en el transporte de mercancías, o incluso, tareas de control de contaminación. Recientemente, distintos cuerpos de seguridad también los están usando para detectar plantaciones ilegales de marihuana, semi-ocultas entre otros cultivos, o entre viviendas , como en la tristemente famosa urbanización ilegal de la Cañada Real, en Madrid. Pero el uso que más se está expandiendo en la actualidad es el relacionado con seguridad y situaciones de emergencia. Rescates en el mar El verano pasado, la Agencia Europea de Seguridad Marítima (EMSA), junto con la Sociedad Estatal de Salvamento Marítimo (Sasemar), probaron por primera vez el uso de drones en misiones la búsqueda y el rescate de personas en el mar. Equipados con radar marítimo, y cámaras termográficas y de visión nocturna son capaces de detectar rápidamente personas desaparecidas en áreas muy extensas. Rescates en bosques Otro sistema desarrollado por investigadores del MIT permite a drones explorar el terreno bajo gruesas cubiertas forestales donde la señal de GPS no es fiable. Varios drones autónomos podrían penetrar entre el dosel del bosque para «peinarlo» de la misma forma que lo haría un escáner, realizar este tipo de búsquedas. Cada dron, equipado con posicionadores laser, genera un mapa individual del terreno en 3D. Combinando los mapas individuales de los distintos drones, se genera un mapa 3D global que permitirá a los equipos de emergencia detectar y socorrer a las personas perdidas en el bosque. Detección de supervivientes en caso de desastres naturales En octubre de 2019, se publicó en Remote Sensing un interesante estudio de la Universidad de Australia del Sur realizado por Javaan Chahl, investigador en sistemas de sensores. Se trata de un sistema de detección de supervivientes basado en visión artificial. El uso de drones con este fin no es nuevo. En anteriores experimentos, se intentó identificar signos vitales basándose en cambios sutiles del color de la piel, susceptibles de indicar flujo sanguíneo. Pero no funcionó. Este nuevo sistema se basa en tratar de identificar en las imágenes capturadas por el dron, sutiles cambios asociados al movimiento de la respiración. Aplica técnicas de machine learning para medir cambios en la luz reflejada en la parte de la región del pecho donde el movimiento sería más evidente. Luego determina si los cambios de intensidad son consistentes con una persona viva y que respira. Los investigadores probaron el sistema satisfactoriamente sobre imágenes de nueve sujetos: ocho humanos vivos y un maniquí con peluca y maquillaje. Sin embargo, las condiciones reales en caso de desastre natural, pueden afectar mucho al resultado. A pesar de estas limitaciones, se trata de una línea de trabajo muy interesante, que permitirá hacer un uso más efectivo de los recursos de ayuda en situaciones de emergencia en las que tener perfectamente identificado dónde puede haber personas vivas y dónde no, resulta vital. Ref: «Triage Takes Flight» in Scientific American 322, 2, 16-17 (February 2020) doi:10.1038/scientificamerican0220-16 Para mantenerte al día con LUCA, visita nuestra página web, suscríbete a LUCA Data Speaks o síguenos en Twitter, LinkedIn o YouTube. Clustering de series temporales con PythonLUCA Talk: Blockchain para garantizar la trazabilidad de vacunas
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