El BID comparte un banco de herramientas de código abierto

Contribución:
Lic. Lucio Scardino
IDECOR


18 de abril de 2022

Datos espaciales e inteligencia artificial como aliados para combatir la pobreza, monitoreo ciudadano en los procesos de urbanización de asentamientos, aprendizaje automático y datos colaborativos aplicados a la planificación urbana, estimación de cambios de intensidad del tráfico durante la crisis de Covid-19, entre otras, son algunas de las herramientas disponibles en Código para el Desarrollo (Imagen 1), una plataforma del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) que reúne y comparte recursos y software de código abierto y conecta a comunidades que apoyan la visión del software como bien público.

Imagen 1. Pantalla de acceso principal a Código para el Desarrollo del BID

Las herramientas digitales y los datos espaciales han transformando radicalmente nuestras interacciones y los modos en que nos relacionamos con nuestro entorno, y están generando una gran cantidad de oportunidades para mejorar la gestión de los territorios que habitamos.

¿Cuánto invierten cada año los gobiernos y otras instituciones en herramientas de software para atender sus desafíos? ¿Alcanzan los recursos para invertir en todas las soluciones que se necesitan? ¿Y si en lugar de adquirir paquetes de software, se encontraran soluciones abiertas ya disponibles para su uso? La iniciativa Code4Dev brinda acceso a una base de proyectos, aplicaciones, algoritmos y otras herramientas que aportan soluciones a problemas y desafíos concretos.

¿Qué hay de nuevo en Código para el Desarrollo?

Imagen 2. Sección Catálogo en Código para el Desarrollo

La base de Código para el Desarrollo cuenta actualmente con 100 herramientas digitales de acceso totalmente libre (Imagen 2). Entre los tópicos en las que se agrupan aparecen: desarrollo urbano y vivienda, salud, transporte, agricultura y desarrollo rural, industria, cambio climático, seguridad vial, gestión fiscal, agua y saneamiento y desastres naturales, entre otros. Más de 50% de las herramientas disponibles tienen relación con temas geográficos.

Antes de compartir cada una de estas soluciones, el BID realiza una evaluación de la calidad del código y revisa que éste permita su reutilización y adaptación. Entre los aportantes se encuentran, además del propio Banco, gobiernos nacionales y locales de la región, y otras instituciones públicas y privadas. La plataforma se encuentra abierta para cualquiera que quiera formar parte, fomenta la cooperación tecnológica y ofrece oportunidades para intercambiar conocimientos y compartir proyectos exitosos implementados en otros países.

Soluciones abiertas para (geo)problemas comunes

Compartimos una breve selección de las herramientas disponibles, con foco en el abordaje de problemáticas territoriales.

Predicción de Crecimiento Urbano. Es un modelo de predicción que utiliza mapas de las condiciones físicas y sociales de un área urbana, para predecir el crecimiento de las características y forma urbana en los años futuros.

¿Cómo funciona? Los atractores de crecimiento (transporte, calidad de vida, topografía, servicios) y los limitadores (cuerpos de agua o áreas protegidas) seleccionados por el modelador, se utilizan para determinar si un píxel en la imagen del mapa exhibirá características urbanizadas o no, al final de un determinado período de tiempo. El modelo utiliza datos específicos preparados con imágenes satelitales, y -a partir de ellas- un modelo de regresión logística espacial regularizada predice el crecimiento urbano en un nivel de píxel por píxel (genera un archivo raster binario), dentro de los límites inicialmente determinados.

Burned area detection. Como su nombre en inglés lo indica, se usa para identificar y analizar áreas afectadas después de un incendio (a partir de imágenes satelitales), lo cual permite comprender el incidente y dar soporte a la toma de decisiones (Imagen 3).

¿Cómo funciona? Proporciona una herramienta que facilita la tarea de preparar datos para entrenar un modelo basado en machine learning, tarea que suele ser a veces larga y engorrosa. La herramienta utiliza las librerías de Python satproc y unetseg.

Imagen 3. Aplicación de la herramienta “Burned area detection”.

VIAsegura. Apunta a incrementar la seguridad vial mediante la detección temprana de fallas en la infraestructura vial que potencialmente pueden ocasionar los siniestros. Es una herramienta que tiene la posibilidad de incrementar la eficiencia y disminuir tiempos al automatizar análisis, utilizando inteligencia artificial.

¿Cómo funciona? Es un conjunto de modelos que ayudan a la detección de elementos de seguridad vial como delineado, iluminación, cantidad de canales o carriles, y otros que pueden facilitar la toma de decisiones en términos de mejoras de las carreteras. Los modelos están desarrollados en Python.

BabelGrid. Un sistema de indexación geoespacial es una forma estructurada de dividir el mundo en cuadrículas regulares. Una vez definidas, estas cuadrículas tienen propiedades que son muy útiles para desarrolladores e investigadores.

¿Cómo funciona? QuadTree se desarrolló por primera vez para abordar el problema de cargar imágenes de satélite en la web. QuadTree divide el mundo en cuadrados cada vez más pequeños que contienen una imagen de satélite. Cada cuadrado contiene otros 4 cuadrados más pequeños. BabelGrid es un paquete de Python que unifica las API establecidas del sistema de indexación geoespacial como H3, S2 y QuadTree.

Otras (geo)herramientas disponibles son AP LatAm (mapeo en base a imágenes satelitales), Ciudad 3D (visualización 3D del potencial construible), Detección de inmuebles (clasificación automática de edificios), Distancia2 (determinar la distancia unos de los otros, en tiempo real), Hydro-BID (simulación de escenarios de recursos hídricos), Extracción de OSM (para extraer datos de Openstreetmap, Imagen 4), entre tantas. Si te interesa conocerlas, podés visitar el catálogo completo!

Imagen 4. Aplicación de la herramienta “Extracción de Datos OSM”.

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