Cuatro mil millones de nuevas direcciones

Cuatro mil millones de personas carecen de domicilio. El Machine learning podría cambiar eso.Los investigadores del MIT y Facebook están proponiendo una nueva forma de generar direcciones de calles mediante la extracción de carreteras a partir de imágenes de satélite.

Se estima que 4 mil millones de personas en el mundo carecen de una dirección física. Sin uno, los residentes pierden el acceso a servicios importantes como la entrega de paquetes, atención médica y asistencia en casos de desastre, así como la posibilidad de registrarse para votar u obtener una licencia de conducir. Las ciudades también tienen problemas para planificar nuevas infraestructuras, como escuelas, tuberías de agua y líneas eléctricas. (Y esto no es sólo en el mundo en desarrollo).

"A medida que te mueves en una economía más global y más personas ordenan y reciben productos a distancia, necesitas una dirección más específica que 'la casa con la puerta roja frente a la catedral'", dice Merry Law, el presidente de una Empresa que proporciona información de direccionamiento internacional.

Los investigadores del MIT Media Lab y Facebook ahora están proponiendo una nueva forma de abordar el problema de las personas y las direcciones no resueltas: Machine learning.

El equipo primero entrenó un algoritmo de aprendizaje profundo para extraer los píxeles de las carreteras desde las imágenes de satélite. Otro algoritmo conectó los píxeles juntos en una red de carreteras. El sistema analizó la densidad y la forma de las carreteras para segmentar la red en diferentes comunidades, y el grupo más denso fue etiquetado como el centro de la ciudad. Las regiones alrededor del centro de la ciudad se dividieron en cuadrantes norte, sur, este y oeste, y las calles se numeraron y se pusieron letras según su orientación y distancia desde el centro.

Cuando compararon sus resultados finales con una muestra aleatoria de regiones no mapeadas cuyas calles habían sido etiquetadas manualmente, su enfoque abordó con éxito más del 80% de las áreas pobladas, mejorando la cobertura en comparación con Google Maps o OpenStreetMaps.

Esta no es la única forma de automatizar la creación de direcciones. La organización what3words genera una combinación única de tres palabras para cada cuadrado de 3 por 3 metros en una cuadrícula global. El plan ya ha sido adoptado en las regiones de Sudáfrica, Turquía y Mongolia por los servicios nacionales de entrega de paquetes, hospitales locales y equipos de seguridad regional.

Pero Ilke Demir, un investigador de Facebook y uno de los creadores del nuevo sistema, dice que su principal ventaja es que sigue la topología vial existente y ayuda a los residentes a comprender cómo se relacionan las dos direcciones entre sí.

"Si tiene la dirección, digamos," prarrot.failed.casino "y alguien más tiene la dirección" tables.chairs.television ", no tiene idea de si usted es vecino de esa persona", dice ella. "Ese es todo el punto. Queremos direcciones que las personas puedan relacionar intuitivamente ".

"Creo que es increíblemente brillante", dice Charles Prescott, un abogado internacional y fundador de la asociación sin fines de lucro Global Address Data Association. "Si pueden codificar el sistema para generar direcciones basadas en convenciones locales, sería increíblemente eficiente y rentable".

Prescott señalan, sin embargo, que este enfoque tiene limitaciones. "Generar las direcciones no es el problema principal", dice Prescott. "Es hacer que la gente los adopte".

Hay muchos factores diferentes que influyen en la adopción de un esquema de dirección. Por un lado, el sistema debe ser coherente con la cultura de un país, dice la ley, y no sentirse como un sistema impuesto por las colonias. Por otro lado, la adopción parece estar fuertemente correlacionada con la alfabetización. Y en algunas comunidades, agrega Prescott, los residentes desconfían de su gobierno hasta el punto de que no quieren ser demasiado fáciles de localizar.

El equipo de Facebook-MIT ahora quiere conectarse con socios sin fines de lucro para poner el sistema en práctica. Prescott, por ejemplo, está ansioso por colaborar. "Me encantaría eso", dice.

Fuente: The GISt explore@connect.digitalglobe.com