Primeros resultados de Manos en la Data-Uruguay
Este blog está escrito por Lucila Berniell (DIS-CAF), Federico Juncosa (DIS-CAF) y Federico Bayle (Dymaxion Labs).
En el marco de la iniciativa “Manos en la Data — Uruguay” convocada por la Dirección de Investigaciones Socioeconómicas (DIS) de CAF-banco de Desarrollo de América Latina y la Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento (AGESIC), se trabajó en un ambicioso proyecto de tres componentes desarrolladas en simultáneo y en solo ocho semanas por distintas agencias del Estado uruguayo y Dymaxion Labs.
Manos en la Data (MeD) es una iniciativa de CAF para propiciar el uso de datos intensivo, eficiente y seguro dentro del Estado. La iniciativa consta de una metodología de trabajo para la producción de prototipos de ciencia de datos que atiendan una problemática o pregunta de política pública muy concreta, y lo hagan de manera rápida, colaborativa y costo-efectiva. Cada edición de MeD se organiza como una alianza de tres partes clave: una agencia pública con rol preponderante en el uso de información para el diseño e implementación de políticas públicas, una institución de vinculación científico-tecnológica y la DIS de CAF, que coordina y monitorea el trabajo de los equipos conformados por funcionarios y científicos de datos. MeD-Uruguay es la tercera réplica de esta iniciativa de CAF, que fue desarrollada previamente en Argentina y Colombia.
En el marco de MeD-Uruguay, la empresa Dymaxion Labs y sus científicos de datos trabajaron con funcionarios públicos para desarrollar tres proyectos para el procesamiento de imágenes aéreas, unas provenientes de un vuelo fotogramétrico gestionado por la Infraestructura de Datos Espaciales de Uruguay (IDE) y otras de origen satelital, mediante el uso de un conjunto de herramientas de inteligencia artificial. El aporte de esta empresa, fundada en 2018 en Buenos Aires, ha sido crucial para el éxito de la primera etapa de MeD-Uruguay, que se completará con una segunda etapa y tres prototipos adicionales hacia finales de diciembre de 2020. El trabajo conjunto entre Dymaxion Labs y grupos de distintas entidades públicas uruguayas hizo posible combinar distintas fuentes de datos geoespaciales para generar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial que permitirán acelerar el proceso de toma de decisiones en políticas públicas ya que contribuyen a resolver problemas de observación terrestre de manera muy precisa y económica.
Los tres prototipos elaborados en la primera etapa de MeD-Uruguay, y que serán detallados en otra entrada de este blog, fueron:
- Herramienta para el monitoreo de asentamientos informales
- Herramienta para la detección y cuantificación de equipos de aprovechamiento solar
- Herramienta para determinar categorías de caminos en la red vial uruguaya
Como complemento a los prototipos trabajados, y debido a la necesidad de un acceso intensivo a un gran volumen de imágenes del vuelo fotogramétrico en los servidores de IDE, en el marco de Manos en la Data-Uruguay Dymaxion Labs desarrolló adicionalmente un paquete de Python (disponible en GitHub) que permite descargar las imágenes de manera programática y por área de interés, lo cual también contribuirá a un uso más provechoso de la valiosa herramienta de imágenes gestionada por IDE.
Para el desarrollo de estos prototipos, Dymaxion Labs trabajó mano a mano con técnicos de AGESIC, IDE, el Ministerio de Desarrollo Social de Uruguay (MIDES), el Ministerio de Vivienda y Ordenamiento Territorial (MVOT), el Ministerio de Industria, Energía y Minería (MIEM), el Ministerio de Transporte y Obra Pública (MTOP), la Oficina de Planeamiento y Presupuesto (OPP) y Gobiernos Departamentales (GGDD). Fue muy importante la participación y buena predisposición de todas las partes para lograr sortear los obstáculos que se presentaron a lo largo del proceso y llegar a los resultados pautados.
Generar sinergias entre científicos de datos, tanto aquellos que se desempeñan en la academia como los que trabajan en la pujante industria tecnológica de nuestros países, y la política pública es el objetivo central de Manos en la Data. El caso de la edición uruguaya de MeD es un claro ejemplo del potencial de aplicar técnicas de frontera en inteligencia artificial para extraer más valor desde datos no tradicionales, con el objetivo de asistir a los tomadores de decisiones en su constante desafío de diseñar, implementar y monitorear mejores políticas públicas que promuevan el desarrollo de los países en América Latina.
