En alianza con el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), Facebook empleará inteligencia artificial para crear direcciones en lugares donde no existen, principalmente en países subdesarrollados.

Los representantes de ambas instituciones, Ilke Demir de Facebook y Ramesh Raskar del MIT Media Lab, presentaron su proyecto en una publicación en la que revelaron que más de la mitad de las calles del mundo –75% para ser exactos– no tiene ningún tipo de sistema de dirección y no aparecen en los mapas.

Demir y Raskar mencionan en su estudio que, dadas estas circunstancias, se podría decir que tener una dirección representa un lujo en el mundo actual. Esto significa un problema para la población, pues, según las Naciones Unidas, en el presente existen al menos 4 mil millones de personas “invisibles”, que carecen de dirección alguna en países subdesarrollados.

Invisibles y rezagados

Esta invisibilidad por falta de dirección representa especialmente un obstáculo para las personas que quieran formar parte de este mundo globalizado, no solo en cuanto al comercio electrónico, sino también por razones mucho más básicas como servicios en casos de emergencia, para los cuales “se necesita una dirección más específica que ‘la casa con la puerta roja frente a la catedral’”, según indica Merry Law, presidente de la firma de investigación postal, WorldVu.

Para traer a estas 4 mil millones de personas a la actualidad, Demir y Raskar presentan en su documento una hoja de ruta para explicar cómo planean alcanzar el objetivo de este ambicioso proyecto.

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Sistema generador de direcciones

El proyecto consiste en diseñar un algoritmo que permita crear de manera automática las direcciones de áreas que no se encuentran en el mapa o con calles sin nombre. Para ello, los investigadores desarrollarán el proyecto en cuatro etapas. Según explican textualmente en el documento:

  1. Diseñar un esquema de direcciones físicas que sea lineal, jerárquico, flexible, intuitivo, perceptible y robusto
  2. Proponer un método de segmentación para obtener secciones de caminos y regiones desde imágenes satelitales, utilizando técnicas de deep learning y partición gráfica.
  3. Implementar un método de etiquetaje para nombrar elementos urbanos basados en esquemas de dirección actuales y campos de distancia.
  4. Desarrollar un prototipo de una aplicación lista para desplegar en consultas geoespaciales.

Finalmente, los investigadores aplicaron el experimento en algunas ciudades de muestra en Estados Unidos y algunas en países subdesarrollados. Según los resultados, encontraron que el sistema logró etiquetar a más del 80% de las zonas habitadas, lo cual “mejoró la cobertura del mapa de manera significativa”.

Si bien suena como un proyecto interesante, no se saben cuáles son las intenciones detrás del mismo, al menos por parte de Facebook. ¿Tal vez quieran conquistar esos espacios aún no digitalizados?

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