Por: Sebastian Hiernaux, director de asociaciones estratégicas de Google Maps
¿Qué sucede cuando la representación del espacio digital está incompleta y el mundo cambia más rápido que nuestra capacidad de modelarlo?
Tradicionalmente, los mapas se crean mediante una cuidadosa interpretación de datos del mundo real a través de imágenes satelitales y fotografías, entre otros procesos. Sin embargo, generar estos datos puede ser un transcurso costoso y tardío, avanzando en contra de un mundo cada vez más acelerado, digital y en busca de eficiencias. Los últimos años amplificaron un gran dilema cartográfico: si un negocio, trabajo, hogar o destino no existe en el mundo digital, es casi imposible explicarle a un cliente/proveedor/amigo cómo llegar, interactuar o hacer negocios juntos.
Actualmente, existe una interesante conjunción de factores que está revolucionando positivamente la cartografía digital: por un lado, la resolución de las imágenes satelitales mejora considerablemente, con imágenes que dibujan hasta 30 cm de terreno por cada píxel en la pantalla y a un precio más accesible. Por otro, hay una nueva tecnología que puede ayudarnos a detectar datos en los lugares más remotos del planeta: la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI). Esta es un tipo de Inteligencia Artificial que puede detectar, interpretar y crear datos nuevos con alta precisión y en un tiempo más corto que el trabajo de campo tradicional.
Aquí es donde el uso de la GenAI se vuelve interesante: permite agregar en los mapas nuevos datos que son cada vez más precisos y útiles para la sociedad. Por ejemplo, diariamente se construyen miles de kilómetros de caminos en el mundo real y la GenAI permite detectar millones de kilómetros con pocos ciclos de procesamiento. Las nuevas construcciones no solo se pueden detectar de forma algorítmica, también permite construir modelos 3D de sitios emblemáticos a partir de diferentes imágenes y ángulos de fotografía tomados a diferentes horas del día (el Castillo de Chapultepec es un ejemplo de este logro en Google Maps). ¿Y qué hay de la cobertura forestal dentro de una ciudad como estrategia de mitigación del impacto del cambio climático? Es factible detectar y modelar de forma automatizada estas áreas sin necesidad de salir a contar árboles.
Es importante considerar las limitaciones y los riesgos. Por ejemplo, es imposible detectar el nombre o el límite de velocidad de una calle a través de las imágenes de Street View si la señalización no está correctamente instalada. En el caso de la GenAI, no podemos inventar dichos datos, sólo detectarlos o extrapolarlos para construir mapas responsables.
Mientras la GenAI continúe desarrollándose y mejorando, podremos ver más aplicaciones de esta tecnología con el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con nuestro entorno. Al mejorar la precisión de los mapas y crear nuevas representaciones virtuales del mundo, la GenAI nos ayuda a entender profundamente los espacios que habitamos para tomar mejores decisiones en nuestra cotidianidad. Por eso, no debemos olvidar cuál es el propósito de los mapas: desde el transporte, la planificación urbana, el turismo y un sinfín de casos de uso; un mapa completo, preciso y confiable es una herramienta indispensable en nuestra vida para interactuar con el mundo que nos rodea.
