Inteligencia artificial: una aliada para el desminado humanitario

Inteligencia artificial: una aliada para el desminado humanitario

Por: María Daniela Vargas Nieto // Fotografía: Miguel Ángel Sánchez Labrada

Las víctimas por minas antipersonal en Colombia aumentaron un 59 % en 2020 respecto al año anterior, según la Cruz Roja. Investigadores javerianos desarrollan un dispositivo capaz de detectar explosivos en campo con una precisión de hasta un 80 %.

Históricamente, Colombia ha sido reconocida a nivel global por ser el país de mayor producción de café suave del mundo, el segundo más biodiverso del planeta por kilómetro cuadrado y el único de América del Sur con acceso a costas en los océanos Pacífico y Atlántico ―este último a través del mar Caribe―. Pero, aunque su riqueza es múltiple, desde 1960 este territorio también ha sido testigo de uno de los conflictos armados más prolongados de la historia, librado entre las Fuerzas Armadas colombianas y las guerrillas, paramilitares, carteles del narcotráfico y bandas delincuenciales de crimen organizado. 

La intensa disputa entre el Ejército Nacional y las guerrillas de las FARC y el ELN durante la segunda mitad del siglo XX incluyó el uso de minas antipersonal (MAP) de fabricación industrial como instrumento estratégico de guerra. La expansión de este recurso bélico en los 32 departamentos del territorio colombiano fue una de las razones para que, en 1980, la comunidad internacional restringiera el uso de minas, mediante el Protocolo II de la Convención sobre Ciertas Armas Convencionales (CCW, por su sigla en inglés) y la Convención de Ottawa, en 1997, y convocara a un ejercicio de desminado humanitario. No obstante, las guerrillas, con el fin de cuidar sus campamentos, evitar cercos y apuntalar la retirada de las Fuerzas Armadas en medio de los combates, implementaron el uso de minas artesanales hechas a base de recipientes metálicos, latas de cerveza, plásticos y, en algunas ocasiones, madera ―dificultando su detección―, con metralla casera preparada con clavos, vidrios y trozos metálicos. Aunque el programa Descontamina Colombia, del Gobierno nacional, asegura que, desde 2012, 391 municipios han sido declarados libres de sospecha de minas antipersonal y que el 73 % del territorio se encuentra libre de ellas, en marzo de este año el Comité Internacional de la Cruz Roja aseguró que en 2017 la cifra de víctimas fue de 57, en 2018 subió a 221 y en 2019 se registraron 352. Cerca de una víctima por día. 

Con la asesoría del profesor Carlos Alberto Parra, doctor en Ingeniería de la Universidad de Toulouse III, en Francia, su colega Johana María Flórez desarrolló recientemente un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar información en terreno para identificar la posible ubicación de minas antipersonal, particularmente minas artesanales, que normalmente son difíciles de encontrar con los artefactos de búsqueda.

 

Los sensores operan tanto de forma independiente como colaborativa, de acuerdo con una lógica de coordinación asincrónica. 

 

Para el proceso de creación de este dispositivo, llamado Sistema de Toma de Decisiones para Percepción Activa y Heterogénea (DMS-HAP, por su sigla en inglés), Flórez, quien también es doctora en Ingeniería de la Pontificia Universidad Javeriana, tomó como referente los avances recientes en robótica móvil y aprendizaje de máquina, con el fin de encontrar instrumentos tecnológicos y dispositivos electrónicos que permitieran rastrear minas bajo tierra, así como la experiencia del grupo de investigación javeriano Sistemas Inteligentes, Robótica y Percepción (SIRP), el cual ha venido trabajando en tecnologías para la detección de minas desde 2003. 

Producto de esta labor, la investigadora javeriana empleó cinco sensores diferentes: un dispositivo digital para medir la temperatura en un área circular; un radar de penetración terrestre equipado con dos antenas, una para la transmisión de una onda electromagnética y la otra para la recepción de la reflexión de estas sobre la tierra; y tres cámaras Nikon D5200, dotadas con distintos filtros para capturar diferentes longitudes de onda, uno para la detección de radiación infrarroja, otro para la captura de imágenes digitales estándar en formato RGB (sigla de red, green, blue), y el último para capturar la información en el rango de rayos ultravioleta (UV).

 

Entre 1990 y 2020, se han registrado 11.947 víctimas por minas antipersonal, según el Departamento Administrativo de la Presidencia de la República. 

 

Equipados con un sistema de procesamiento de señales que comparten información entre sí, integrados a través de un sistema de toma de decisiones basado en técnicas de inteligencia artificial ―como redes neuronales, algoritmos genéticos y lógica difusa― y sostenidos por una estructura de hardware en forma de araña, estos dispositivos hicieron posible la recolección de datos en campo. Posteriormente la información fue procesada para ajustar los algoritmos en relación con el contexto de aplicación y con la detección de minas antipersonal, así como también para generar un consenso sobre la existencia o no de objetos peligrosos en el terreno a través de un sistema de múltiples agentes. 

Luego de cinco años de investigación y del trabajo colaborativo entre los académicos javerianos y los profesores Mario Góngora y Fabio Caraffini, del Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Montfort, en Reino Unido, fue posible lograr que “la red de sensores reconociera con éxito los dispositivos con una precisión del 80 % en condiciones de buena iluminación”, puntualiza Flórez. 

De acuerdo con la Dirección para la Acción Integral Contra Minas Antipersonal (Aicma) de la Oficina del Alto Comisionado para la Paz, entre 1990 y marzo de 2017 se registraron cerca de 11.481 víctimas ocasionadas por la detonación de minas antipersonal y remanentes explosivos de guerra, de las cuales 7028 son de la Fuerza Pública y 4453, civiles.

Teniendo en cuenta los retos actuales en materia de desminado humanitario en Colombia, como la lentitud de las plataformas terrestres de detección de minas en campo y la exposición al peligro de las unidades tácticas militares, este proyecto javeriano surge como una alternativa capaz de aumentar la precisión en la búsqueda de explosivos artesanales en el territorio, y de reducir, a través del aprendizaje automático de máquina, la tasa de localización de falsos positivos de minas en el país, así como automatizar el trabajo que actualmente desarrollan el Ejército Nacional y la Armada Nacional de forma manual con instrumentos barreminas y el despliegue de caninos detectores de minas (CDM).

“Ahora, el paso a seguir con esta investigación es desarrollar sensores más pequeños para tomar más muestras en campo, integrarlos en un sistema robótico móvil, como los drones, y probar nuevas técnicas de inteligencia artificial para seguir reduciendo la tasa de error en la detección de minas”, finaliza Flórez. 

Para leer más: Flórez Lozano, J. et al. Cooperative and Distributed Decision-Making in a Multi-Agent Perception System for Improvised Land Mines Detection. Information Fusion (a través de Elsevier), 2020. 

Flórez Lozano, J. et al. “A Robust Decision-Making Framework Based on Collaborative Agents”. IEEE Access, 2020.  

Flórez Lozano, J. et al. Training Data Set Assessment for Decision-Making in a Multiagent Landmine Detection Platform. IEEE World Congress on Computational Intelligence WCCI, 2020. 

Colreavy-Donnelly, S. et al. “Shallow Buried Improvised Explosive Device Detection Via Convolutional Neural Networks”. Journal Integrated Computer-Aided Engineering, 2020. 


TÍTULO DE LA INVESTIGACIÓN: Desarrollo físico-mecánico de una estructura con múltiples sensores para desminado humanitario.
INVESTIGADORA PRINCIPAL: Johana María Flórez
COINVESTIGADORES: Carlos Alberto Parra, Mario Góngora, Fabio Caraffini.
PERIODO DE LA INVESTIGACIÓN: 2014-2019 

 

                             

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