Guardianes de su entorno

En la árida extensión del noroeste de Kenia, el campo de refugiados de Kakuma ha crecido hasta convertirse en una extensa comunidad de más de 300.000 personas desplazadas de más de 20 países. Creado originalmente en 1992 para albergar a jóvenes que huían de la guerra en Sudán, este campo de refugiados es el más grande de África, con una superficie de aproximadamente 40 km² y residentes de Sudán del Sur, Somalia y otros países vecinos.

Durante años, los mapas del campo de refugiados estuvieron muy desactualizados, lo que dificultó la llegada de ayudas, la planificación de infraestructuras y la respuesta a emergencias. La distribución irregular del campo y la diversidad en los tipos de refugio dificultaron los métodos tradicionales de mapeo. Sin embargo, este desafío dio lugar a una colaboración extraordinaria que redefinió los logros de la tecnología humanitaria.

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

Para que la colaboración para actualizar el sistema de mapeado del campo de refugiados de Kakuma diese sus frutos, fue fundamental innovar a tres bandas. Cada socio aportó algo único y, juntos, generaron un impacto real. Hive de ACNUR —el laboratorio de innovación de la Agencia de la ONU para los Refugiados— definió los problemas que afrontaba el campo de refugiados, mientras que el Equipo Humanitario de OpenStreetMap (HOT) proporcionó la recopilación esencial de datos sobre el terreno y una integración comunitaria vital.

Amplificar el impacto a través de la participación comunitaria

La labor estuvo impulsada por el deseo de realizar un trabajo verdaderamente relevante, la pasión por la teledetección y las imágenes satelitales, y de satisfacer las necesidades de los refugiados. El mapeado manual, si bien 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 proporcionaran a los cartógrafos humanos las herramientas que necesitaban.

“Una vez que se entrena un modelo con una pequeña cantidad de datos, es muy rápido obtener predicciones en nuevas áreas. Contamos con código abierto para mapear paneles solares, edificios, tipos de tejados e instalaciones sanitarias, y cualquiera puede usarlo de forma independiente”, afirma la Dra. Amrita Gupta, científica de investigación aplicada de Microsoft AI for Good Lab.

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

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 asegurarse de que el proyecto satisfacía las necesidades humanitarias. El compromiso del proyecto con el acceso abierto significó que todos los datos e imágenes generados estarían disponibles gratuitamente. Esto amplió el alcance más allá de Kakuma, fomentando la inclusión de los refugiados. 

Al operar sobre el terreno en Kenia, el equipo de HOT aportó el toque humano. La actividad de recopilación de datos estuvo completamente a cargo de la población local, desde la presentación del proyecto hasta el vuelo de los drones, y los refugiados del campamento ayudaron a identificar manualmente las características de la zona. Los equipos de HOT usaron drones para capturar imágenes aéreas de alta resolución y realizar la validación de campo con los cartógrafos de los refugiados. Pero, lo más importante, es que capacitaron y formaron a los miembros del campamento, convirtiendo la recopilación de datos en una actividad comunitaria.

Los refugiados se convirtieron en los cartógrafos, intérpretes y guardianes de su propio entorno, generando datos reales sobre el terreno. Su conocimiento local les aportó profundidad y precisión, lo que les permitió asumir el control del proceso. El equipo de HOT etiquetó manualmente 16 km² de imágenes, creando un conjunto de datos enriquecido de entrenamiento para desarrollar una IA que pueda mantenerse actualizada a medida que el campamento evoluciona.

“La IA se utilizó principalmente para comparar patrones y ahorrar tiempo. Nos ayudó a detectar señales en los datos que serían difíciles de detectar manualmente», afirma la Dra. Gupta.

Partiendo las imágenes enriquecidas etiquetadas por la comunidad y recopiladas en el campo de refugiados, Microsoft AI for Good Lab desarrolló modelos avanzados de aprendizaje automático mediante los servicios en la nube de Azure. Estos modelos se entrenaron para identificar con precisión la amplia variedad de características (edificios, bloques de saneamiento, paneles solares de farolas y tejados y elementos de la red eléctrica, como postes y líneas eléctricas) que reflejan el paisaje diverso e irregular del lugar.

El equipo aprovechó tanto la experiencia local como la IA para superar los desafíos que planteaban las estructuras únicas del campo de refugiados, lo que permitió realizar análisis y reconocer patrones con rapidez, lo cual sería difícil de lograr manualmente. Todos los modelos y conjuntos de datos se publicaron como código abierto en GitHub, proporcionando a los desarrolladores, investigadores y organizaciones humanitarias de todo el mundo las herramientas para desarrollar este trabajo y adaptarlo para otras comunidades necesitadas.

Hacer lo posible en realidad

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 Kakuma han evolucionado, la precisión de los datos espaciales se ha vuelto crucial para la planificación a largo plazo y la prestación de servicios en el poblado y los asentamientos circundantes, garantizando así que cualquier decisión futura de anexión o integración se base en la realidad.

El siguiente capítulo de este proyecto comienza en GitHub, para conectar a desarrolladores, tecnólogos cívicos y científicos de datos con los desafíos humanitarios del mundo real. Todo lo aprendido se ha convertido en parte de una base de conocimiento global para ayudar a los refugiados. Al compartir este código abiertamente, cualquier persona, en cualquier lugar, puede desarrollarlo, mejorarlo y usarlo para marcar la diferencia. La historia del campo de refugiados de Kakuma demuestra lo que se puede lograr cuando la visión humanitaria se une con la innovación.