Guardianes de su entorno

En la extensa y árida región del noroeste de Kenia, el campamento de refugiados de Kakuma se ha convertido en una extensa comunidad de más de 300.000 personas desplazadas de más de 20 países. Fundado en 1992 para dar refugio a jóvenes que huían de la guerra en Sudán. El campo de refugiados es el más grande de África, con una superficie de unos 40 kilómetros cuadrados, con residentes de Sudán del Sur, Somalia y otros países vecinos.

Durante años, los mapas del campamento de refugiados estuvieron completamente desactualizados, lo que dificultaba la entrega de ayuda, la planificación de infraestructura y la respuesta ante emergencias. El diseño irregular del campamento y los diversos tipos de refugios dificultaron los métodos tradicionales de mapeo. Pero este desafío desencadenó una colaboración extraordinaria que redefinió lo que la tecnología humanitaria podía lograr.

“Creo que la colaboración fue clave porque cada persona aportó algo único a la mesa”, dice la Dra. Simone Fobi Nsutezo, científica de investigación aplicada de Microsoft AI for Good Lab.

En el corazón de la colaboración para actualizar el sistema de mapeo del campamento de refugiados de Kakuma, una triada de innovación fue clave. Cada asociado aportó algo único a la mesa y, juntos, lograron un impacto real. UNHCR Hive, el laboratorio de innovación de la Agencia de la ONU para los Refugiados, definió los problemas a los que se enfrentaba el campamento de refugiados, mientras que el Equipo Humanitario de OpenStreetMap (HOT) proporcionó la recopilación de datos esenciales sobre el terreno y la integración comunitaria vital.

Amplificando el impacto a través de la participación de la comunidad

Las fuerzas que guiaron este trabajo fueron el deseo de hacer algo que realmente importara, la pasión por la teledetección y las imágenes satelitales, y el objetivo de responder a las necesidades de los refugiados. El mapeo manual, aunque valioso, era lento y laborioso, pero el equipo de Microsoft AI for Good Lab vio una oportunidad para que la IA y el aprendizaje automático ayudaran a proporcionar a los mapeadores humanos las herramientas que necesitaban.

“Una vez que se entrenas un modelo con una pequeña cantidad de datos, es muy rápido obtener predicciones sobre nuevas áreas. Contamos con código de fuente abierta para mapear paneles solares, edificios, tipos de techos e instalaciones de saneamiento, y cualquiera puede usarlo de forma independiente”, dice la Dra. Amrita Gupta, científica de investigación aplicada del Laboratorio de Investigación de Microsoft AI for Good.

Para comprender mejor las condiciones sobre el terreno, el equipo de mapeo de HOT documentó indicadores visibles del acceso a la electricidad, como paneles solares y líneas eléctricas presentes en el campamento. Si bien la mayor parte de la electricidad se autogenera en edificios individuales, esta información ayudó a crear una imagen más clara de dónde podrían operar los servicios esenciales de manera realista y destacó las brechas en el panorama de infraestructura más amplio. 

El objetivo era ayudar a que el campamento se sintiera menos como un refugio temporal y más como un asentamiento permanente. El mapeo fue el primer paso para garantizar que el proyecto se mantuviera basado en las necesidades humanitarias. El compromiso del proyecto con el acceso abierto significaba que todos los datos e imágenes generados estarían disponibles de forma gratuita. Esto amplificó el alcance más allá de Kakuma, defendiendo la inclusión de los refugiados. 

Al operar sobre el terreno en Kenia, el equipo de HOT aportó el toque humano. La recolección de datos fue liderada por completo por personas locales, desde la introducción del proyecto hasta el vuelo de los drones, y los refugiados en el campamento ayudaron a identificar manualmente las características de la zona. Los equipos de HOT volaron drones para capturar imágenes aéreas de alta resolución y realizar validaciones de campo con cartógrafos de refugiados. Pero lo más importante es que capacitaron y empoderaron a miembros del campamento, convirtiendo la recopilación de datos en participación comunitaria.

Los refugiados se convirtieron en cartógrafos, intérpretes y administradores de su propio entorno, creando datos reales sobre el terreno. Su conocimiento local agregó profundidad y precisión, lo que les dio la propiedad del proceso. El equipo de HOT etiquetó manualmente 16 km² (10 millas cuadradas) de imágenes, creando un rico conjunto de datos de entrenamiento para el desarrollo de IA que se puede mantener actualizado a medida que evoluciona el campamento.

“La IA se utilizó principalmente para reconocer patrones y ahorro de tiempo. Nos ayudó a encontrar señales en los datos que serían difíciles de detectar manualmente”, dice el Dr. Gupta.

A partir de la riqueza de imágenes etiquetadas por la comunidad, recopiladas en el campo de refugiados, el laboratorio AI for Good de Microsoft desarrolló modelos avanzados de aprendizaje automático con los servicios en la nube de Azure. Estos modelos fueron entrenados para identificar con precisión una gran variedad de elementos (edificios, bloques de saneamiento, paneles solares de farolas y tejados, y elementos de la red eléctrica como postes y líneas) reflejando la diversidad y complejidad del entorno del campamento.

Al aprovechar tanto la experiencia local como la IA, el equipo pudo superar los desafíos planteados por las estructuras únicas del campo de refugiados, lo que permitió un análisis rápido y el reconocimiento de patrones que serían difíciles de lograr manualmente. Todos los modelos y conjuntos de datos se publicaron como código abierto en GitHub, lo que permitió a los desarrolladores, investigadores y organizaciones humanitarias de todo el mundo aprovechar este trabajo y adaptarlo a otras comunidades necesitadas.

Un testimonio de posibilidades

Este proyecto de mapeo de código abierto demuestra cómo la colaboración puede ayudar a establecer una base sólida para el desarrollo sostenible. A medida que los límites municipales de la ciudad de Kakuma han ido evolucionando, los datos espaciales precisos se han vuelto fundamentales para la planificación a largo plazo y la prestación de servicios en toda la ciudad y los asentamientos cercano, asegurando que cualquier futura decisión de integración o anexión esté basada en la realidad del territorio.

GitHub es donde comienza el siguiente capítulo de este proyecto: un espacio que conecta a desarrolladores, tecnólogos cívicos y científicos de datos con desafíos humanitarios reales. Y todo lo aprendido se ha convertido en parte de una base de conocimientos global para ayudar a los refugiados. Al compartir este código de forma abierta, cualquier persona, en cualquier lugar, puede mejorarlo, adaptarlo y usarlo para generar impacto. La historia del campamento de refugiados de Kakuma demuestra lo que es posible cuando una visión humanitaria se une a la innovación.