Visión artificial - Proyecto PREVENT
Sesión práctica
Inicio
Introducción
'Sabes que una presentación es WOW cuando captas la atención de tu audiencia y todos asimilan la informa'La tecnología de visión por ordenador se ha convertido en una herramienta fundamental para la gestión de catástrofes, ya que mejora considerablemente la eficiencia y eficacia de la respuesta.
Contenido
Introducción
Desafíos de la visión artificial en la gestión de desastres
Ventajas de la visión artificail en la gestión de desastres
Objetivos
Actividad
Módulos
Aplicaciones para la gestión de desastres
Evaluación
Objectivos
- Explorar las aplicaciones clave de la tecnología de visión por computador en la gestión de catástrofes, como la supervisión en tiempo real, la búsqueda y el rescate, la evaluación de daños, la asignación de recursos y la supervisión medioambiental, y comprender cómo estas aplicaciones mejoran la respuesta a las catástrofes y los esfuerzos de recuperación.
- Identificar los retos a los que se enfrenta la visión por computador en la gestión de catástrofes, como la calidad de los datos, la complejidad del entorno, los requisitos informáticos y la integración con otros sistemas, y debatir el impacto de estos retos en la eficacia de las operaciones de gestión de catástrofes.
- Examinar el potencial de la visión por computador en la predicción de catástrofes y los sistemas de alerta temprana, centrándose en cómo el análisis predictivo y los datos visuales pueden mejorar la preparación, ayudar en la evaluación de riesgos y guiar las intervenciones oportunas para mitigar el impacto de las catástrofes naturales y de origen humano.
'Una presentación NO es WOW cuando es aburrida y ves que la somnolencia se apodera de tu público porque nadie ha entendido nada'
+ info
Explorar las principales aplicaciones de la tecnología de visión por computador en la gestión de catástrofes
-Genially
Identificar los retos a los que se enfrenta la visión por computador en la gestión de catástrofes
-Genially
Examinar el potencial de la visión por computador en la predicción de catástrofes y los sistemas de alerta temprana
-Genially
Módulos
A través de la investigación, la innovación y la colaboración continuas entre tecnólogos, profesionales de la gestión de catástrofes y responsables políticos, se puede aprovechar todo el potencial de la visión por computador para reforzar la resistencia y la respuesta ante las catástrofes.
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
Ventajas de la visión por computador en la gestión de catástrofes
01
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
01
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
Control y vigilancia en tiempo real: Los sistemas de visión por computador son cruciales para la supervisión y vigilancia en tiempo real durante las catástrofes. Los drones equipados con cámaras pueden proporcionar vistas aéreas de las zonas afectadas, lo que permite una evaluación inmediata de los daños y la identificación de los peligros. Estos sistemas pueden detectar cambios en el entorno, como la subida del nivel del agua durante las inundaciones o la propagación de incendios forestales, proporcionando datos valiosos para intervenir a tiempo. Operaciones de búsqueda y rescate: En las misiones de búsqueda y rescate, la tecnología de visión por computador mejora la capacidad de localizar supervivientes con rapidez y precisión. Algoritmos avanzados pueden analizar secuencias de vídeo de drones o robots terrestres para detectar figuras humanas, incluso en entornos complejos con escombros y obstáculos. Las imágenes térmicas combinadas con la visión por ordenador pueden identificar las señales de calor de las personas atrapadas, mejorando las posibilidades de éxito de los rescates.
Evaluación de daños: La evaluación de daños tras una catástrofe es fundamental para planificar las tareas de recuperación. La visión por computador puede automatizar el proceso de evaluación del alcance de los daños en infraestructuras como edificios, puentes y carreteras. Las imágenes de alta resolución captadas por drones pueden procesarse mediante algoritmos de reconocimiento de imágenes para clasificar y cuantificar los daños, proporcionando informes detallados que ayuden a priorizar las actividades de reparación y reconstrucción.
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
Asignación y distribución de recursos: La asignación y distribución eficaces de recursos son esenciales durante las operaciones de ayuda en caso de catástrofe. La visión por computador puede ayudar a seguir la distribución de suministros y controlar los movimientos de multitudes en refugios o centros de distribución de ayuda. Esta tecnología garantiza que los recursos se distribuyan de forma eficaz y equitativa, evitando cuellos de botella y asegurando que la ayuda llegue a los más lo necesitan.
Vigilancia medioambiental: La vigilancia continua del medio ambiente es vital para la preparación y respuesta ante catástrofes. Los sistemas de visión por computador pueden analizar imágenes de satélite para vigilar fenómenos naturales como huracanes, terremotos y corrimientos de tierras. Al detectar signos tempranos de posibles catástrofes, las autoridades pueden emitir avisos a tiempo y tomar medidas preventivas para mitigar el impacto. Inspección y mantenimiento de infraestructuras: La visión por computador ayuda en la inspección y el mantenimiento de infraestructuras críticas. Tras una catástrofe, es esencial evaluar rápidamente la integridad estructural de edificios, puentes y otras infraestructuras. Los sistemas automatizados que utilizan visión por ordenador pueden identificar grietas, deformaciones y otros signos de daños, facilitando evaluaciones rápidas y precisas que son cruciales para garantizar la seguridad pública y planificar las reparaciones.
'La tecnología de visión por computador está transformando la gestión de catástrofes al permitir la supervisión en tiempo real, mejorar las operaciones de búsqueda y rescate y optimizar la asignación de recursos -convertir los datos en acciones decisivas cuando cada segundo cuenta.'- Iniciativa de Investigación en Tecnología de Catástrofes
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
Predicción de catástrofes y sistemas de alerta temprana: La integración de la visión por ordenador con el análisis predictivo mejora los sistemas de alerta temprana. Analizando datos históricos y condiciones actuales, estos sistemas pueden predecir la probabilidad de sucesos como inundaciones, corrimientos de tierras y tormentas. Los algoritmos de visión computerizada pueden procesar imágenes y vídeos para identificar patrones y anomalías que indiquen catástrofes inminentes, lo que permite emitir alertas tempranas y adoptar medidas proactivas. Cartografía automatizada y Sistemas de Información Geográfica (SIG): La tecnología de visión por computador es esencial para crear mapas precisos y aplicaciones SIG en la gestión de catástrofes. Las imágenes aéreas y por satélite procesadas con técnicas de visión por ordenador pueden producir mapas detallados que destacan las zonas afectadas, las rutas de evacuación y las zonas seguras. Estos mapas tienen un valor incalculable para coordinar los esfuerzos de respuesta y orientar a los servicios de emergencia. La visión por computador mejora significativamente las capacidades de gestión de catástrofes al proporcionar datos en tiempo real, mejorar la precisión de las evaluaciones y permitir una asignación eficaz de los recursos. A medida que la tecnología siga avanzando, la integración de la visión por ordenador en la gestión de catástrofes mejorará aún más los esfuerzos de preparación, respuesta y recuperación, lo que en última instancia salvará vidas y reducirá el impacto de las catástrofes naturales y de origen humano.
02
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
02
A pesar de su potencial transformador, la aplicación de la visión por computador a la gestión de catástrofes se enfrenta a varios retos importantes:
Calidad y disponibilidad de los datos: disponer de datos visuales actualizados y de alta calidad es esencial para que las aplicaciones de visión por computador sean eficaces. Sin embargo, las catástrofes suelen interrumpir las redes de comunicación y el suministro eléctrico, lo que dificulta la obtención de datos fiables. Además, las condiciones meteorológicas adversas y los escombros pueden obstaculizar la obtención de imágenes claras, complicando los esfuerzos de análisis. Complejidad del entorno: Los entornos de las catástrofes son muy variables e impredecibles, por lo que presentan escenarios complejos para los sistemas de visión por ordenador. Factores como el humo, el polvo, el agua y las distintas condiciones de iluminación pueden dificultar la precisión y fiabilidad de los algoritmos de procesamiento de imágenes y detección de objetos. La adaptación de los modelos de visión artificial a estas condiciones diversas y difíciles sigue siendo un obstáculo importante.
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
90%
de la información visual se asimila mejor
Requisitos de cómputo: Los algoritmos avanzados de visión por computador, especialmente los que implican un aprendizaje profundo, requieren una potencia y unos recursos de cómputo considerables. En situaciones de catástrofe, el despliegue de estos sistemas en tiempo real y sobre el terreno puede resultar complicado debido a las limitaciones de la infraestructura informática y la disponibilidad de energía. Garantizar que estos sistemas puedan funcionar eficientemente en condiciones limitadas es un reto crítico.
Integración con otros sistemas: Los sistemas de visión por computador deben integrarse perfectamente con otras tecnologías de gestión de catástrofes, como los Sistemas de Información Geográfica (SIG), las redes de comunicación y las herramientas de apoyo a la toma de decisiones. Lograr la interoperabilidad y el intercambio de datos en tiempo real entre distintos sistemas puede ser técnicamente complejo y requiere normas y protocolos sólidos. Falsos positivos y negativos: La precisión de los sistemas de visión por ordenador es crucial en la gestión de catástrofes. Los falsos positivos (identificación incorrecta de peligros) y los falsos negativos (no detección de peligros reales) pueden dar lugar a respuestas inadecuadas y a la pérdida de oportunidades de intervención oportuna. Es esencial mejorar la precisión y fiabilidad de los algoritmos de visión por ordenador para minimizar esos errores.
80%
de lo que hacemos y vemos, lo recordamos
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
I+D y recomendación de políticas
Coste yaccesibilidad:
Problemas éticos y de privacidad:
La implantación de sistemas avanzados de visión por ordenador puede resultar cara, lo que limita potencialmente su accesibilidad a regiones y organizaciones con recursos limitados. Desarrollar soluciones rentables y garantizar que estas tecnologías sean accesibles a todas las comunidades, independientemente de sus capacidades financieras, es crucial para una gestión equitativa de las catástrofes.
El despliegue de tecnologías de visión por computador plantea problemas éticos y de privacidad, sobre todo en lo que respecta a la vigilancia y el seguimiento de las poblaciones afectadas. Equilibrar la necesidad de datos visuales detallados con el respeto de los derechos de privacidad de las personas y garantizar el uso ético de los datos recopilados es un reto importante.
Para hacer frente a estos retos es necesario seguir investigando, innovando y colaborando entre tecnólogos, profesionales de la gestión de catástrofes y responsables políticos. La superación de estos obstáculos permitirá aprovechar todo el potencial de la visión por computador para mejorar la resiliencia y la respuesta ante las catástrofes.
03
Ventajas de la visión por computador en la gestión de catástrofes
03
Ventajas de la visión por computador en la gestión de catástrofes
Evaluación de daños más rápida y precisa - Analiza imágenes por satélite y de drones para evaluar rápidamente los daños en las infraestructuras y facilitar la asignación de recursos y la planificación de la recuperación. Mejora de las operaciones de búsqueda y rescate - Utiliza reconocimiento de imágenes y termografía basados en IA para localizar supervivientes en zonas siniestradas, incluso en condiciones de baja visibilidad. Asignación eficiente de recursos - Realiza un seguimiento de la distribución de la ayuda y de los movimientos de masas para garantizar una entrega equitativa y puntual de los suministros de emergencia. Predicción de catástrofes y alertas tempranas mejoradas - Procesa datos históricos y en tiempo real para predecir posibles catástrofes, lo que permite a las autoridades emitir alertas y planes de evacuación a tiempo. Automatización y reducción del riesgo humano - Automatiza tareas críticas como las inspecciones estructurales y la detección de peligros, lo que reduce la necesidad de intervención humana en entornos peligrosos. Mejor coordinación y toma de decisiones - Se integra con sistemas de información geográfica (GIS) y otras herramientas de respuesta ante catástrofes para mejorar la coordinación entre los equipos de emergencia.
En los últimos veinte años se han registrado más de 7.000 catástrofes en todo el mundo. En las dos décadas anteriores, hubo más catástrofes naturales relacionadas con el clima: inundaciones, tormentas, sequías e incendios forestales. El número de temperaturas extremas aumentó un 232% de 1980 a 1999 en comparación con 2000-19.Los desastres se cobraron más de 1,2 millones de vidas y afectaron a un total de más de 4.000 millones de personas. Además, los desastres provocaron pérdidas económicas de aproximadamente 3 billones de dólares en todo el mundo. Sin embargo, el número total de catástrofes naturales no es mayor porque se han registrado más en los últimos 20 años. EM-DAT registra este tipo de sucesos a partir de diez muertos o 100 personas afectadas.
Desastres naturales
Inteligencia artificial para la gestión de catástrofes naturales
Este seminario web explorará los principales obstáculos para la adopción de estas tecnologías disruptivas en el ámbito de la gestión de catástrofes y también examinará los enfoques integrados relacionados con el aprendizaje automático, el análisis de grandes volúmenes de datos y la IA para apoyar la detección, previsión y comunicación de peligros y catástrofes naturales.
Actividades¡Muestra lo que sabes!
Investigación bibliográfica sobre la visión por computador en la predicción de catástrofes
Actualización de la política de la UE
Actividad 1
Actualización de los mecanismos de defensa de la UE frente a catástrofes naturales
Cómo ayuda Europa en crisis mundiales, desde catástrofes naturales a conflictos armados
Economía para la prevención y preparación ante catástrofes
Explicación del Mecanismo de Protección Civil de la UE
Acción por el clima de la UE: Respuesta a la emergencia mundial
Comisión Europea
Actividad 2
Li, W., & Hsu, C. Y. (2022). GeoAI for large-scale image analysis and machine vision: Recent progress of artificial intelligence in geography. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(7), 385.
Lee los tres artículos
Zhu, Y., & Li, N. (2021). Virtual and augmented reality technologies for emergency management in the built environments: A state-of-the-art review. Journal of safety science and resilience, 2(1), 1-10.
Mokayed, H., Quan, T. Z., Alkhaled, L., & Sivakumar, V. (2023). Real-time human detection and counting system using deep learning computer vision techniques. In Artificial Intelligence and Applications (Vol. 1, No. 4, pp. 205-213)..
Evaluación
En esta sección tendrás la oportunidad de poner a prueba los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Nuestro cuestionario interactivo te proporcionará una evaluación detallada de tu comprensión de los temas clave. Prepárete para poner a prueba tus habilidades y reforzar tu aprendizaje a medida que avanzas hacia el dominio de los conceptos fundamentales. ¡No pierdas la oportunidad de demostrar todo lo que has aprendido hasta ahora!
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¡Curso completado!
Disaster City Digital Twin: A vision for integrating artificial and human intelligence for disaster management
Chao Fan, Cheng Zhang, Alex Yahja, Ali Mostafavi, Disaster City Digital Twin: A vision for integrating artificial and human intelligence for disaster management, International Journal of Information Management, Volume 56, 2021, 102049, ISSN 0268-4012,49.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.102049
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Haven't we convinced you to use graphics in your creations yet? Well: there are studies that show that 50% of the brain is responsible for processing visual stimuli, and that it is retained 42% more when the content is animated.
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Understand the Key Applications of Computer Vision in Disaster Management
Explore how computer vision assists in real-time monitoring, damage assessment, and disaster prediction.Instructions: Research the role of computer vision in disaster management. Read about the key applications and how computer vision helps in real-time monitoring, damage assessment, and resource distribution: Savio Rajan, K., Rajan, A.A., Waltin, S.M., Joseph, T., Anjali, C. (2022). Disaster Management Using Artificial Intelligence. In: Patgiri, R., Bandyopadhyay, S., Borah, M.D., Emilia Balas, V. (eds) Edge Analytics. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 869. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0019-8_21 Watch 2 videos: AI vs Disaster Response: Tackles Global Challenges-Episode 7: https://youtu.be/ePtZDmsC_78?si=mhA1gQT5XAwg0maT Predict, Rescue, Optimize: How AI is Leading Disaster Response Efforts : https://www.youtube.com/watch?v=0DSlHLZERXE How Drones Are Saving Lives in Disasters https://youtu.be/V-NDO7In7Fg?si=F51WrqZ54gT2gmwt
Deep learning and stereo vision based detection of post-earthquake fire geolocation for smart cities within the scope of disaster management: İstanbul case
Kustu, T., & Taskin, A. (2023). Deep learning and stereo vision based detection of post-earthquake fire geolocation for smart cities within the scope of disaster management: İstanbul case. International journal of disaster risk reduction, 96, 103906.
https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103906
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Haven't we convinced you to use graphics in your creations yet? Well: there are studies showing that 50% of the brain is responsible for processing visual stimuli, and that this is retained 42% more when the content is animated.
A disaster management framework using Internet of Things‐based interconnected devices
Sharma, K., Anand, D., Sabharwal, M., Tiwari, P. K., Cheikhrouhou, O., & Frikha, T. (2021). A disaster management framework using Internet of Things‐based interconnected devices. Mathematical Problems in Engineering, 2021(1), 9916440.
https://doi.org/10.1155/2021/9916440
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Visión artificial - Proyecto PREVENT
Sesión práctica
Inicio
Introducción
'Sabes que una presentación es WOW cuando captas la atención de tu audiencia y todos asimilan la informa'La tecnología de visión por ordenador se ha convertido en una herramienta fundamental para la gestión de catástrofes, ya que mejora considerablemente la eficiencia y eficacia de la respuesta.
Contenido
Introducción
Desafíos de la visión artificial en la gestión de desastres
Ventajas de la visión artificail en la gestión de desastres
Objetivos
Actividad
Módulos
Aplicaciones para la gestión de desastres
Evaluación
Objectivos
'Una presentación NO es WOW cuando es aburrida y ves que la somnolencia se apodera de tu público porque nadie ha entendido nada'
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Explorar las principales aplicaciones de la tecnología de visión por computador en la gestión de catástrofes
-Genially
Identificar los retos a los que se enfrenta la visión por computador en la gestión de catástrofes
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Examinar el potencial de la visión por computador en la predicción de catástrofes y los sistemas de alerta temprana
-Genially
Módulos
A través de la investigación, la innovación y la colaboración continuas entre tecnólogos, profesionales de la gestión de catástrofes y responsables políticos, se puede aprovechar todo el potencial de la visión por computador para reforzar la resistencia y la respuesta ante las catástrofes.
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
Ventajas de la visión por computador en la gestión de catástrofes
01
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
01
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
Control y vigilancia en tiempo real: Los sistemas de visión por computador son cruciales para la supervisión y vigilancia en tiempo real durante las catástrofes. Los drones equipados con cámaras pueden proporcionar vistas aéreas de las zonas afectadas, lo que permite una evaluación inmediata de los daños y la identificación de los peligros. Estos sistemas pueden detectar cambios en el entorno, como la subida del nivel del agua durante las inundaciones o la propagación de incendios forestales, proporcionando datos valiosos para intervenir a tiempo. Operaciones de búsqueda y rescate: En las misiones de búsqueda y rescate, la tecnología de visión por computador mejora la capacidad de localizar supervivientes con rapidez y precisión. Algoritmos avanzados pueden analizar secuencias de vídeo de drones o robots terrestres para detectar figuras humanas, incluso en entornos complejos con escombros y obstáculos. Las imágenes térmicas combinadas con la visión por ordenador pueden identificar las señales de calor de las personas atrapadas, mejorando las posibilidades de éxito de los rescates. Evaluación de daños: La evaluación de daños tras una catástrofe es fundamental para planificar las tareas de recuperación. La visión por computador puede automatizar el proceso de evaluación del alcance de los daños en infraestructuras como edificios, puentes y carreteras. Las imágenes de alta resolución captadas por drones pueden procesarse mediante algoritmos de reconocimiento de imágenes para clasificar y cuantificar los daños, proporcionando informes detallados que ayuden a priorizar las actividades de reparación y reconstrucción.
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
Asignación y distribución de recursos: La asignación y distribución eficaces de recursos son esenciales durante las operaciones de ayuda en caso de catástrofe. La visión por computador puede ayudar a seguir la distribución de suministros y controlar los movimientos de multitudes en refugios o centros de distribución de ayuda. Esta tecnología garantiza que los recursos se distribuyan de forma eficaz y equitativa, evitando cuellos de botella y asegurando que la ayuda llegue a los más lo necesitan. Vigilancia medioambiental: La vigilancia continua del medio ambiente es vital para la preparación y respuesta ante catástrofes. Los sistemas de visión por computador pueden analizar imágenes de satélite para vigilar fenómenos naturales como huracanes, terremotos y corrimientos de tierras. Al detectar signos tempranos de posibles catástrofes, las autoridades pueden emitir avisos a tiempo y tomar medidas preventivas para mitigar el impacto. Inspección y mantenimiento de infraestructuras: La visión por computador ayuda en la inspección y el mantenimiento de infraestructuras críticas. Tras una catástrofe, es esencial evaluar rápidamente la integridad estructural de edificios, puentes y otras infraestructuras. Los sistemas automatizados que utilizan visión por ordenador pueden identificar grietas, deformaciones y otros signos de daños, facilitando evaluaciones rápidas y precisas que son cruciales para garantizar la seguridad pública y planificar las reparaciones.
'La tecnología de visión por computador está transformando la gestión de catástrofes al permitir la supervisión en tiempo real, mejorar las operaciones de búsqueda y rescate y optimizar la asignación de recursos -convertir los datos en acciones decisivas cuando cada segundo cuenta.'- Iniciativa de Investigación en Tecnología de Catástrofes
Aplicaciones para la gestión de catástrofes
Predicción de catástrofes y sistemas de alerta temprana: La integración de la visión por ordenador con el análisis predictivo mejora los sistemas de alerta temprana. Analizando datos históricos y condiciones actuales, estos sistemas pueden predecir la probabilidad de sucesos como inundaciones, corrimientos de tierras y tormentas. Los algoritmos de visión computerizada pueden procesar imágenes y vídeos para identificar patrones y anomalías que indiquen catástrofes inminentes, lo que permite emitir alertas tempranas y adoptar medidas proactivas. Cartografía automatizada y Sistemas de Información Geográfica (SIG): La tecnología de visión por computador es esencial para crear mapas precisos y aplicaciones SIG en la gestión de catástrofes. Las imágenes aéreas y por satélite procesadas con técnicas de visión por ordenador pueden producir mapas detallados que destacan las zonas afectadas, las rutas de evacuación y las zonas seguras. Estos mapas tienen un valor incalculable para coordinar los esfuerzos de respuesta y orientar a los servicios de emergencia. La visión por computador mejora significativamente las capacidades de gestión de catástrofes al proporcionar datos en tiempo real, mejorar la precisión de las evaluaciones y permitir una asignación eficaz de los recursos. A medida que la tecnología siga avanzando, la integración de la visión por ordenador en la gestión de catástrofes mejorará aún más los esfuerzos de preparación, respuesta y recuperación, lo que en última instancia salvará vidas y reducirá el impacto de las catástrofes naturales y de origen humano.
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Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
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A pesar de su potencial transformador, la aplicación de la visión por computador a la gestión de catástrofes se enfrenta a varios retos importantes: Calidad y disponibilidad de los datos: disponer de datos visuales actualizados y de alta calidad es esencial para que las aplicaciones de visión por computador sean eficaces. Sin embargo, las catástrofes suelen interrumpir las redes de comunicación y el suministro eléctrico, lo que dificulta la obtención de datos fiables. Además, las condiciones meteorológicas adversas y los escombros pueden obstaculizar la obtención de imágenes claras, complicando los esfuerzos de análisis. Complejidad del entorno: Los entornos de las catástrofes son muy variables e impredecibles, por lo que presentan escenarios complejos para los sistemas de visión por ordenador. Factores como el humo, el polvo, el agua y las distintas condiciones de iluminación pueden dificultar la precisión y fiabilidad de los algoritmos de procesamiento de imágenes y detección de objetos. La adaptación de los modelos de visión artificial a estas condiciones diversas y difíciles sigue siendo un obstáculo importante.
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
90%
de la información visual se asimila mejor
Requisitos de cómputo: Los algoritmos avanzados de visión por computador, especialmente los que implican un aprendizaje profundo, requieren una potencia y unos recursos de cómputo considerables. En situaciones de catástrofe, el despliegue de estos sistemas en tiempo real y sobre el terreno puede resultar complicado debido a las limitaciones de la infraestructura informática y la disponibilidad de energía. Garantizar que estos sistemas puedan funcionar eficientemente en condiciones limitadas es un reto crítico.
Integración con otros sistemas: Los sistemas de visión por computador deben integrarse perfectamente con otras tecnologías de gestión de catástrofes, como los Sistemas de Información Geográfica (SIG), las redes de comunicación y las herramientas de apoyo a la toma de decisiones. Lograr la interoperabilidad y el intercambio de datos en tiempo real entre distintos sistemas puede ser técnicamente complejo y requiere normas y protocolos sólidos. Falsos positivos y negativos: La precisión de los sistemas de visión por ordenador es crucial en la gestión de catástrofes. Los falsos positivos (identificación incorrecta de peligros) y los falsos negativos (no detección de peligros reales) pueden dar lugar a respuestas inadecuadas y a la pérdida de oportunidades de intervención oportuna. Es esencial mejorar la precisión y fiabilidad de los algoritmos de visión por ordenador para minimizar esos errores.
80%
de lo que hacemos y vemos, lo recordamos
Retos para la visión por computador en la gestión de catástrofes
I+D y recomendación de políticas
Coste yaccesibilidad:
Problemas éticos y de privacidad:
La implantación de sistemas avanzados de visión por ordenador puede resultar cara, lo que limita potencialmente su accesibilidad a regiones y organizaciones con recursos limitados. Desarrollar soluciones rentables y garantizar que estas tecnologías sean accesibles a todas las comunidades, independientemente de sus capacidades financieras, es crucial para una gestión equitativa de las catástrofes.
El despliegue de tecnologías de visión por computador plantea problemas éticos y de privacidad, sobre todo en lo que respecta a la vigilancia y el seguimiento de las poblaciones afectadas. Equilibrar la necesidad de datos visuales detallados con el respeto de los derechos de privacidad de las personas y garantizar el uso ético de los datos recopilados es un reto importante.
Para hacer frente a estos retos es necesario seguir investigando, innovando y colaborando entre tecnólogos, profesionales de la gestión de catástrofes y responsables políticos. La superación de estos obstáculos permitirá aprovechar todo el potencial de la visión por computador para mejorar la resiliencia y la respuesta ante las catástrofes.
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Ventajas de la visión por computador en la gestión de catástrofes
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Ventajas de la visión por computador en la gestión de catástrofes
Evaluación de daños más rápida y precisa - Analiza imágenes por satélite y de drones para evaluar rápidamente los daños en las infraestructuras y facilitar la asignación de recursos y la planificación de la recuperación. Mejora de las operaciones de búsqueda y rescate - Utiliza reconocimiento de imágenes y termografía basados en IA para localizar supervivientes en zonas siniestradas, incluso en condiciones de baja visibilidad. Asignación eficiente de recursos - Realiza un seguimiento de la distribución de la ayuda y de los movimientos de masas para garantizar una entrega equitativa y puntual de los suministros de emergencia. Predicción de catástrofes y alertas tempranas mejoradas - Procesa datos históricos y en tiempo real para predecir posibles catástrofes, lo que permite a las autoridades emitir alertas y planes de evacuación a tiempo. Automatización y reducción del riesgo humano - Automatiza tareas críticas como las inspecciones estructurales y la detección de peligros, lo que reduce la necesidad de intervención humana en entornos peligrosos. Mejor coordinación y toma de decisiones - Se integra con sistemas de información geográfica (GIS) y otras herramientas de respuesta ante catástrofes para mejorar la coordinación entre los equipos de emergencia.
En los últimos veinte años se han registrado más de 7.000 catástrofes en todo el mundo. En las dos décadas anteriores, hubo más catástrofes naturales relacionadas con el clima: inundaciones, tormentas, sequías e incendios forestales. El número de temperaturas extremas aumentó un 232% de 1980 a 1999 en comparación con 2000-19.Los desastres se cobraron más de 1,2 millones de vidas y afectaron a un total de más de 4.000 millones de personas. Además, los desastres provocaron pérdidas económicas de aproximadamente 3 billones de dólares en todo el mundo. Sin embargo, el número total de catástrofes naturales no es mayor porque se han registrado más en los últimos 20 años. EM-DAT registra este tipo de sucesos a partir de diez muertos o 100 personas afectadas.
Desastres naturales
Inteligencia artificial para la gestión de catástrofes naturales
Este seminario web explorará los principales obstáculos para la adopción de estas tecnologías disruptivas en el ámbito de la gestión de catástrofes y también examinará los enfoques integrados relacionados con el aprendizaje automático, el análisis de grandes volúmenes de datos y la IA para apoyar la detección, previsión y comunicación de peligros y catástrofes naturales.
Actividades¡Muestra lo que sabes!
Investigación bibliográfica sobre la visión por computador en la predicción de catástrofes
Actualización de la política de la UE
Actividad 1
Actualización de los mecanismos de defensa de la UE frente a catástrofes naturales
Cómo ayuda Europa en crisis mundiales, desde catástrofes naturales a conflictos armados
Economía para la prevención y preparación ante catástrofes
Explicación del Mecanismo de Protección Civil de la UE
Acción por el clima de la UE: Respuesta a la emergencia mundial
Comisión Europea
Actividad 2
Li, W., & Hsu, C. Y. (2022). GeoAI for large-scale image analysis and machine vision: Recent progress of artificial intelligence in geography. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(7), 385.
Lee los tres artículos
Zhu, Y., & Li, N. (2021). Virtual and augmented reality technologies for emergency management in the built environments: A state-of-the-art review. Journal of safety science and resilience, 2(1), 1-10.
Mokayed, H., Quan, T. Z., Alkhaled, L., & Sivakumar, V. (2023). Real-time human detection and counting system using deep learning computer vision techniques. In Artificial Intelligence and Applications (Vol. 1, No. 4, pp. 205-213)..
Evaluación
En esta sección tendrás la oportunidad de poner a prueba los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Nuestro cuestionario interactivo te proporcionará una evaluación detallada de tu comprensión de los temas clave. Prepárete para poner a prueba tus habilidades y reforzar tu aprendizaje a medida que avanzas hacia el dominio de los conceptos fundamentales. ¡No pierdas la oportunidad de demostrar todo lo que has aprendido hasta ahora!
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Disaster City Digital Twin: A vision for integrating artificial and human intelligence for disaster management
Chao Fan, Cheng Zhang, Alex Yahja, Ali Mostafavi, Disaster City Digital Twin: A vision for integrating artificial and human intelligence for disaster management, International Journal of Information Management, Volume 56, 2021, 102049, ISSN 0268-4012,49.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.102049
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Haven't we convinced you to use graphics in your creations yet? Well: there are studies that show that 50% of the brain is responsible for processing visual stimuli, and that this is retained 42% more when the content is animated.
Understand the Key Applications of Computer Vision in Disaster Management
Explore how computer vision assists in real-time monitoring, damage assessment, and disaster prediction.Instructions: Research the role of computer vision in disaster management. Read about the key applications and how computer vision helps in real-time monitoring, damage assessment, and resource distribution: Savio Rajan, K., Rajan, A.A., Waltin, S.M., Joseph, T., Anjali, C. (2022). Disaster Management Using Artificial Intelligence. In: Patgiri, R., Bandyopadhyay, S., Borah, M.D., Emilia Balas, V. (eds) Edge Analytics. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 869. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0019-8_21 Watch 2 videos: AI vs Disaster Response: Tackles Global Challenges-Episode 7: https://youtu.be/ePtZDmsC_78?si=mhA1gQT5XAwg0maT Predict, Rescue, Optimize: How AI is Leading Disaster Response Efforts : https://www.youtube.com/watch?v=0DSlHLZERXE How Drones Are Saving Lives in Disasters https://youtu.be/V-NDO7In7Fg?si=F51WrqZ54gT2gmwt
Deep learning and stereo vision based detection of post-earthquake fire geolocation for smart cities within the scope of disaster management: İstanbul case
Kustu, T., & Taskin, A. (2023). Deep learning and stereo vision based detection of post-earthquake fire geolocation for smart cities within the scope of disaster management: İstanbul case. International journal of disaster risk reduction, 96, 103906.
https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103906
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Haven't we convinced you to use graphics in your creations yet? Well: there are studies showing that 50% of the brain is responsible for processing visual stimuli, and that this is retained 42% more when the content is animated.
A disaster management framework using Internet of Things‐based interconnected devices
Sharma, K., Anand, D., Sabharwal, M., Tiwari, P. K., Cheikhrouhou, O., & Frikha, T. (2021). A disaster management framework using Internet of Things‐based interconnected devices. Mathematical Problems in Engineering, 2021(1), 9916440.
https://doi.org/10.1155/2021/9916440