Publicación semestral • ISSN 2683-2968 • Noviembre 2023 • Número de revista 8
Publicación semestral • ISSN 2683-2968 • Noviembre 2023 • Número de revista 8
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De acuerdo al Centro de Investigación sobre la epidemiología de las catástrofes (CRED, del inglés Centre for Research on the Epidemiology of Disasters) [2], en el 2021 se presentaron 432 catástrofes, de los cuales 223 fueron inundaciones.
Tabasco es una de las zonas más afectadas por las inundaciones. Sus características geomorfológicas dan lugar a un sistema fluvial dinámico y lluvias en todo el año. Posee una zona con grandes ríos (conformado por los municipios de Balancán, Emiliano Zapata y Tenosique) propensos constantemente a inundaciones (ver Figura 1) [6]. La inundación más reciente tuvo lugar en el año 2020 causando severos daños a la propiedad, infraestructura, agricultura y ganadería [4].
Fig 1. Ubicación geográfica de la zona de ríos del estado de Tabasco.
El auge de plataformas, herramientas satelitales y sensores, cada vez más avanzados, hacen posible recopilar una gran cantidad de datos de la tierra. Los tipos de imágenes que proporcionan los satélites pueden ser de tipo óptico (multiespectrales) o SAR (radar de apertura sintética) [1]. Estas imágenes han permitido realizar numerosas investigaciones enfocadas en la detección de inundaciones, análisis de suelo, monitoreo de daños naturales, etc [8]. Asimismo, las técnicas de aprendizaje profundo (DL), específicamente las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), han emergido en los últimos años, utilizándose para el análisis de imágenes satelitales con resultados prometedores [10, 7].
Dada la problemática de la región, se propone una estrategia que mitigue el impacto de las inundaciones sobre la población y los sectores agrícola y ganadero del Estado de Tabasco mediante el uso de la inteligencia artificial e imágenes satelitales.
El grupo se centra en utilizar imágenes satelitales SAR y ópticas y redes neuronales convolucionales para el mapeo de inundaciones en la zona Ríos del estado de Tabasco, requiriéndose equipo de cómputo de alto rendimiento, para el manejo de grandes volúmenes de datos. En este sentido, el espacio y apoyo brindado por UNAM-HUAWEI ha sido fundamental.
A. Conformación del grupo de trabajo
El lugar donde se desarrolló el Proyecto fue el Instituto Tecnológico Superior de los Ríos (ITSR), ubicado en Balancán, Tabasco, zona geográficamente remota, atendiendo anualmente a estudiantes principalmente de Chiapas y Tabasco (ver Figura 2).
Fig 2. Ubicación del ITSR y procedencias de estudiantes que atiende.
El Cuerpo Académico (CA) “Cómputo Distribuido” del ITSR ha conformado un equipo de trabajo integrado por docentes investigadores y estudiantes involucrados en la realización de proyectos de investigación orientados a dar propuestas de solución a problemas regionales mediante el uso de la IA (ver Figura 3). Apoyados a través de la participación en convocatorias como el espacio de Innovación UNAM-HUAWEI para disponer de recursos de cómputo de alto desempeño carentes en instituciones como la nuestra.
B. Miembros del grupo de trabajo
Dr. Fernando Pech May. Doctor en Ciencias de la Computación con especialidad en Aprendizaje automático y web semántica. MATI. Jorge Magaña Govea. Maestro en Tecnologías de la información. Ing. Luis Antonio López Gómez. Investigadores de la academia de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Tecnológico Nacional de México campus de los Ríos
Dr. Germán Ríos Toledo. Doctor en Ciencias de la Computación con especialidad del Procesamiento de Lenguaje Natural y aprendizaje automático. Investigador de la academia de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Tecnológico Nacional de México campus Tuxtla Gutiérrez.
La participación de estudiantes ha sido fundamental en el proyecto. En este sentido, se invitó a estudiantes entusiastas y talentosos a participar en el proyecto de investigación. Participaron estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales, 5 de servicio social y 4 estudiantes de residencia profesional con opción a titularse por tesis de investigación; todos matriculados a partir del quinto semestre de la carrera.
Con la integración de estudiantes en el proyecto, se busca contribuir en la formación integral de los futuros profesionales por medio del acercamiento al saber investigativo, centrados en su crecimiento profesional y humanístico, motivados por el desarrollo de su municipio, de su estado y de su país.
Fig. 3. Proceso de selección y formación de jóvenes investigadores a través de la convocatoria UNAM-HUAWEI
Fecha de recepción: julio de 2023
Fecha de publicación: noviembre de 2023
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