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Jueves, 11 Abril 2024 21:43

Investigador alemán comparte experiencias de GeoAI para predecir desastres naturales Destacado

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Ph. D. Alexander Brenning, de la Universidad de Jena, Alemania, trabaja con modelos predictivos de riesgo que permiten descifrar cómo funcionan situaciones de peligrosidad en casos de desastre.

Geointeligencia Artificial (GeoAI): aprendizaje automático para predecir y explicar desastres naturales, fue el nombre de la charla que realizó recientemente en la UMCE el profesor Ph. D. Alexander Brenning, de la Universidad de Jena, Alemania.

La visita se realizó en el marco del proyecto Fondecyt Regular 1230929: “Acontecimiento y régimen de la representación: condiciones para el tratamiento de la información espacial y la producción de conocimiento geográfico”, del académico responsable Marcelo Garrido, del Departamento de Historia y Geografía.

“Estamos frente a un investigador que nos viene a acompañar en el fortalecimiento de capacidades para revelar cómo es que se produce información espacial, pero con cualidad y naturaleza cuantitativa. Él trabaja con modelos predictivos de riesgo, con modelamientos, informaciones espaciales que permiten de alguna forma descifrar cómo funcionan las situaciones de peligrosidad en casos de desastre natural. Permitirá fortalecer lo que nosotros venimos haciendo en el proyecto de investigación”, afirmó el investigador.

brenningEste es un proyecto que “pretende relacionar algunos acontecimientos con la producción de información espacial”, agregó. “Lo que ha ido ocurriendo en el último tiempo es que existe la necesidad urgente de parte de la sociedad civil, investigadores/as y de grandes centros de producción de información, de respuestas a los acontecimientos con mucha rapidez. Y lo que se empieza a establecer es una producción de información geográfica que altera las decisiones políticas”.

Esto, porque actualmente esta área se ha transformado en una herramienta potente para acceder rápidamente a informaciones geográficas detalladas y actuales. A partir de acontecimientos como los incendios de la Quinta Región, o el proceso e pandemia reciente de COVID 19, “lo que ocurrió fue que efectivamente se produjo mucha información territorial pero no siempre tenía calidad, circulaba desde las redes hasta los medios de masa y en general con poca cualificación respecto de su validez o la pertinencia con la que son construidas. En muchos casos eso provocó cierres de fronteras, cierres de ciudades movilización de cuerpos de asistencia y mucha tensión entre las personas que tienen que tomar decisiones”.

A partir de este proyecto “estamos intentando construir, evidencia que permita que los tomadores de decisiones puedan, de alguna forma, pensar cuáles son los mejores regímenes en los cuales se puede contener la información espacial y la forma en que se puede imputar una cierta cantidad al dato que se utiliza para la toma de decisión. O sea, la idea es poder caracterizar -a la luz de esos fenómenos- qué fue lo que pasó, qué cosas podrían repetirse, replicarse o cuáles no debieran ser reproducidas”, concluyó el profesor Garrido.

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