Una IA que predice el daño que harán los misiles rusos en Ucrania

El uso de inteligencia artificial en Ucrania ha tomado diferentes derroteros, desde robots hasta hasta redes inteligentes. Ahora, una empresa de Silicon Valley ha dado un paso más y está utilizando inteligencia artificial para ayudar a Ucrania a predecir y prepararse mejor para los ataques aéreos rusos como los que han dejado sin electricidad a miles de familias ucranianas en las últimas semanas. A partir de marzo pasado, la compañía Scale AI comenzó a recoger imágenes de diversas zonas de Ucrania que habían sido atacadas y donde podría haber una fuerte actividad militar, explicaba Shands Pickett, jefe de implementaciones federales de Scale AI.

"Empezamos a comprar imágenes de tres áreas principales: Kiev, Kharkov y Dnipro –añade Pickett –. Estamos observando alrededor de 2000 kilómetros cuadrados de Ucrania y alrededor de 370.000 estructuras, y buscando dónde están los daños. Con esta información utilizamos técnicas de aprendizaje automático para automatizar ese proceso”, dijo Pickett. El uso de esta tecnología no es nuevo: durante las guerras en Irak y Afganistán, el ejército lanzó un programa piloto de IA, Project Maven, que utilizaba la enorme cantidad de imágenes que los drones obtenían, para ayudar a los analistas humanos a encontrar objetivos potenciales. Pero si bien Ucrania es un poco más pequeña que Afganistán, están surgiendo muchos más datos de la guerra allí.

En lugar de ayudar a los analistas a buscar objetivos, Scale AI permite comprender dónde se están produciendo los ataques y evaluar los daños con mayor rapidez y precisión de lo que permitirían los informes humanos. “Si observamos solo una imagen aérea y el cambio en la huella de un edificio, aunque se trate de un pequeño cambio, podemos ver si hay un impacto de algún tipo de munición. Pero hacer eso en el centro de una ciudad y un área urbanizada es mucho más complejo”, afirma Pickett.

Scale AI ha donado los conjuntos de datos al ejército ucraniano que los están utilizando para evaluar los daños en tiempo real, ya que se han descargado unas 200.000 veces. Pero el valor real de este tipo de aplicación vendrá más adelante, con muchos más datos de imagen y de mayor resolución. Existe el potencial para predecir qué tipo de objetivos recibirán qué tipo de daño en función de los patrones que ya están surgiendo del conflicto.

“Hay mucha demanda de ese tipo de información – concluye Pickett –. Una información que permite identificar los patrones de daño a lo largo del tiempo y evaluar qué sistemas de armas se usan, cuál sería la probabilidad de un cierto nivel de daño, si esos mismos sistemas de armas se usan en otra área. Ese es el tipo de análisis que estamos tratando de habilitar”.