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Deep-Hub: cierra con éxito proyecto de Inteligencia Artificial para el análisis de imágenes aéreas

Tras dos años de trabajo, este miércoles se llevó a cabo el evento de cierre del proyecto FONDEF, Deep-Hub: Plataforma Basada en Inteligencia Artificial para Análisis de Imágenes Aéreas de Interés Forestal, en el marco del Concurso IDeA I+D 2021.

Deep-Hub consta de una plataforma tecnológica de análisis de imágenes aéreas de diferente origen y configuración como drones y satélites, basado en algoritmos de inteligencia artificial.

Para el director del proyecto, Guillermo Cabrera, “este es un sistema muy complejo que trabaja en la nube, entonces hay que definir distintos módulos que deben interactuar entre sí. El diseño del software tomó ocho meses sólo armarlo y probarlo, entonces hubo un periodo largo, donde sólo estuvimos diseñando los componentes de software”.

“Pero luego, como todo estuvo tan bien diseñado pudimos comenzar a sacar productos muy rápido y así avanzamos de manera veloz”, destacó Cabrera.

El proyecto, iniciativa de las facultades de Ingeniería y de Ciencias Forestales de la Universidad de Concepción, también contó con empresas asociadas como ARAUCO, CONAF, Lago Lanalhue y Hancock, y con la gestión de la Unidad de Data Science. 

Deep-Hub se transformó en una herramienta valiosa para dar soporte técnico en el área del monitoreo y manejo de bosques y recursos naturales. Para el director alterno del proyecto, Simón Sandoval, “el impacto está en entregar información de calidad y precisa que permita mejorar la gestión de los bosques”.

“Es información que en un corto plazo cada vez será mayor, ahora se puede hacer de manera más rápida, casi en tiempo real, lo que mejora todo lo que es medición, cosa que se hace principalmente en terreno, y es muy caro y riesgoso”, agregó Sandoval.

Hoy, el principal desafío es aplicarlo en otras áreas de negocio, “aquí tu subes una imagen, etiquetas diversos elementos dentro de una imagen y después el algoritmo de inteligencia artificial aprende a reconocer esos componentes. Con solo esa premisa, tu puedes aplicarlo a cualquier cosa, a imágenes de microscopio, de telescopios, satelitales para detectar casas, poblaciones de personas, lo puedes aplicar a lo que sea”, comentó Cabrera.

 

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Fundamentos de bases de datos y algoritmos

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