La empresa emergente EPFL, Picterra, ha ideado un sistema inteligente que permite a los usuarios analizar imágenes de drones o satélites de un territorio determinado:en unos pocos clics, pueden extraer información, estadísticas y representaciones de los cambios que se han producido en la zona. La puesta en marcha que tiene su sede en EPFL Innovation Park, presentará mañana su sistema a los profesionales del sector y al público en GEOSummit, la feria suiza de geoinformación en Berna.

¿Qué significa monitorear un parque nacional, ¿Qué tienen en común la identificación de ubicaciones de construcción adecuadas y la gestión de un viñedo? Todas estas actividades, y una amplia gama de otros, se puede realizar de forma más rápida y completa mediante el uso de imágenes aéreas y de satélite. La plataforma de inteligencia artificial desarrollada por la startup Picterra permite a cualquier persona extraer información crucial de imágenes de drones o satélites, muchas de las cuales son de dominio público, con unos pocos clics. Mañana se presentará al público y a los profesionales del sector en la GEOSummit de Berna.

Los algoritmos básicos del sistema fueron desarrollados por el director de tecnología de Picterra, Frank de Morsier. Puede localizar y contar elementos seleccionados por el usuario y cambios espacio-temporales después de aprender rápidamente qué objetos reconocer. La máquina compara de forma interactiva y rápida las características del objeto con los demás elementos de la imagen, o compara la imagen básica con otras imágenes de la ubicación, para detectar cambios. "Aunque la inteligencia artificial (IA) ha logrado grandes avances en los campos del lenguaje 'natural' y el análisis de texto, usar IA específicamente para analizar imágenes terrestres es un territorio casi virgen, "dijo de Morsier, también profesor del Laboratorio de Sistemas de Información Geográfica.

La experiencia humana en el corazón de la inteligencia artificial

Los usuarios simplemente cargan su ortomosaico, es decir, imágenes aéreas unidas para formar una sola imagen grande, y también tiene acceso a varias fuentes de imágenes de satélite correspondientes a su área de interés. Selecciona algunas opciones de un menú desplegable y luego señala algunos ejemplos de los elementos seleccionados en la imagen. El proceso se puede mejorar mediante la adición de otras imágenes. El sistema tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales, por ejemplo en la agricultura, defensa, Finanzas, Envío, Gobierno, Sectores universitarios y de investigación. Existen otras plataformas que permiten a los usuarios compilar y explotar imágenes aéreas, pero Picterra ha creado un sistema simple que todos pueden usar para sus propios fines. Por lo tanto, se basa en la experiencia humana, que establece la dirección que sigue el aprendizaje automático.

Después de su fundación en 2016, Picterra probó su sistema, que ofrece una resolución de 5 centímetros, utilizando varias situaciones reales, incluida la vigilancia de la tala ilegal en varios países africanos, Países asiáticos y sudamericanos, rastrear cepas en un viñedo grande y detectar árboles que están peligrosamente cerca de cables de alta tensión. La startup ha utilizado la experiencia resultante para desarrollar una nueva, sistema personalizable que cualquiera puede usar. Puede observar áreas de hasta 2, 000 km2, que corresponde al tamaño de una imagen de satélite. Pero la cobertura es global:puede escanear una superficie de unas pocas hectáreas así como todo un continente. "Por ejemplo, Sería perfectamente posible que una asociación de ciudadanos utilizara la IA para analizar una playa y distinguir entre desechos orgánicos y desechos de origen humano, o que una empresa utilice un sistema de inteligencia artificial personalizado para rastrear su carga en todo el mundo, "dijo Pierrick Poulenas, CEO.

La empresa también se beneficia de la liberalización del sector espacial. La llegada de muchas empresas capaces de construir, lanzar y operar en satélites de observación de bajo costo, pero también nuevos tipos de equipos como drones solares en órbita baja. Esto tiene un impacto directo en el costo de las imágenes, que ha caído mientras que su resolución espacial y temporal se ha disparado. "En los próximos cinco años, alta resolución, Se dispondrá de imágenes de la Tierra en tiempo real. El mercado, dentro de 10 años se estima en varios cientos de miles de millones de dólares, "dice el CEO de la puesta en marcha del Parque de Innovación EPFL.