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19 países de las Américas se entrenan en IA geoespacial

Como parte de la cooperación técnica continua entre la Organización Panamericana de la Salud/Organización Mundial de la Salud (OPS/OMS) y las instituciones nacionales, y en celebración del Día Mundial de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), se llevó a cabo una sesión técnica virtual en colaboración con Esri para fortalecer las capacidades operativas en el uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje profundo para la preparación y respuesta ante emergencias de salud pública y desastres.

El seminario web de 1,5 horas, impartido en inglés con interpretación simultánea al español, presentó a los participantes los avances recientes en inteligencia artificial geoespacial (GeoAI), combinando los SIG con tecnologías de IA para mejorar la toma de decisiones en emergencias y la detección de amenazas.

La sesión abordó la evolución de la extracción de características (desde la digitalización manual hasta el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo) y demostró cómo estas técnicas permiten análisis más rápidos y automatizados de imágenes satelitales, aéreas, de drones y de campo.

ArcGIS Pro

 

Los participantes también exploraron las herramientas de aprendizaje profundo de ArcGIS Pro, incluyendo la detección de objetos, la clasificación de píxeles y la detección de cambios, junto con modelos preentrenados como clasificación de cobertura del suelo y extracción de carreteras, que aceleran el mapeo de emergencias.

El seminario también destacó el creciente papel de los asistentes de IA en las aplicaciones de ArcGIS. Los participantes conocieron cómo los asistentes inteligentes de Survey123 apoyan la recolección rápida de datos en el terreno al automatizar la creación de formularios y mejorar la calidad de los datos. Otras demostraciones mostraron cómo la IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se están integrando en ArcGIS para optimizar flujos de trabajo, facilitar el mapeo basado en indicaciones, recomendar herramientas y permitir análisis multimodales de texto, imágenes y datos espaciales

Silvia Chavela

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