El viernes 28 de febrero, en el anfiteatro Oeste, el estudiante de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, Martín Cogo Belver desarrolló la defensa de su tesina, titulada “Evaluación de daños en las ciudades producidos por desastres naturales utilizando Machine Learning". El trabajo fue tutorado por la Dra. Ana Carolina Olivera.

Resumen de la Tesina

Desde el comienzo de la humanidad, los desastres naturales han sido un desafío constante que el ser humano ha enfrentado para poder sobrevivir. Eventos como huracanes, incendios forestales, inundaciones y sismos o terremotos han sido causantes de daños estructurales en edificios y ciudades, generando un problema de asignación de recursos escasos para el rescate de personas y reparación de daños. 

En este contexto, las imágenes satelitales son un recurso valioso que proporcionan una visión completa del área afectada por un desastre natural, y permiten la cuantificación rápida de edificios dañados. 

Teniendo en cuenta los últimos avances tecnológicos de la inteligencia artificial, especialmente en el campo del Deep Learning, el trabajo final de carrera buscó evaluar el desempeño de una red neuronal convolucional siamesa en la tarea de detección y clasificación de daños sobre edificios usando imágenes satelitales. 

Se adoptó un enfoque de detección de cambios en imágenes antes y después de un desastre en zonas afectadas. Como parte del aporte de este trabajo se utilizaron técnicas para asegurar un entrenamiento riguroso del modelo, una estrategia de muestreo desarrollada por el alumno basada en un algoritmo voraz, y la implementación de un prototipo de página web que demuestra su aplicabilidad práctica.