Capacitación en el uso de Datos Masivos para la eficiencia del Estado y la Integración Regional
Se trata de una capacitación en el procesamiento de imágenes satelitales y datos georreferenciados para aplicaciones de aprendizaje automático. El objetivo es introducir a los participantes en el procesamiento de imágenes satelitales y datos georreferenciados y utilizar esos datos en la resolución de problemas usando técnicas de aprendizaje automático, en particular, se verá el caso de detectar asentamientos.
La actividad se enmarca en el Programa del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) “Bien Público Regional” (BPR) sobre “Uso de Datos Masivos para la Eficiencia del Estado y la Integración Regional”, cuyo objetivo general es desarrollar capacidades de generación e implementación de modelos predictivos y comprensivos de fenómenos socioeconómicos de interés regional, basados en el uso de Big Data.
Fundamentación
Los asentamientos informales crecen rápidamente en la región y existe una necesidad de datos en tiempo real para la toma de decisiones de los responsables políticos. Las políticas basadas en datos son necesarias para la planificación urbana. Usualmente, los censos se realizan cada 10 años en promedio y debido a la volatilidad económica y social, los datos se vuelven obsoletos rápidamente.
Muchos de los asentamientos son en terrenos públicos o privados, se desarrollan de forma irregular y, a menudo, no tienen servicios públicos básicos como el saneamiento. Esto resulta en riesgos para la salud y el medio ambiente, especialmente para los niños.
La capacitación está a cargo del Mag. Federico Baylé, Consultor especialista en Tratamiento de Imágenes para el Análisis de la Vulnerabilidad Social.
La modalidad de trabajo contempló la resolución del problema en diferentes módulos abordados a lo largo de la capacitación. Se trabajó con un territorio de muestra para agilizar el cómputo y la experimentación.
La formación se basó en el de software libre. Previamente, se facilitaron las herramientas mediante una imagen de Docker o soporte físico, para que de este modo se pudiera acceder al entorno a la hora de instalar los requerimientos. Se proporcionó una guía de instalación del software previamente al comienzo del curso.
Resultados esperados
Se espera que al final de la capacitación los asistentes puedan realizar un ciclo completo de modelado, partiendo de las imágenes satelitales sin procesar para luego tener un modelo predictivo funcionando.
Asimismo, se espera obtener los polígonos asociados a los potenciales asentamientos que detecte la metodología para que puedan ser reutilizados por los asistentes.
Además de integrantes del Sinae, participaron funcionarios del Mides, Dinagua, Dinot y Agesic.