En el marco del Seminario de Geoinformación LARS 2024, realizado durante la última FIDAE, más de 50 grupos participaron en la datatón DO-safíos, centrados en encontrar soluciones para abordar el cambio climático y mitigar sus efectos con herramientas de teledetección. El equipo de la FCFM, liderado por el estudiante Sebastián Hermosilla, del Departamento de Astronomía, y asesorado por el académico del Departamento de Ingeniería Civil, James McPhee, se llevó el primer lugar con un método para determinar de forma automática el área del glaciar Grey.
La solución para estudiar el glaciar, que es parte del parque Torres del Paine, utiliza imágenes satelitales. “Esto nos permitió monitorear el retroceso del glaciar debido al cambio climático a lo largo de los años. Además, desde las mismas imágenes satelitales logramos reconocer grandes eventos de desprendimiento de hielo que logramos asociar a pequeños sismos registrados en la zona. Por último, utilizamos una modelo de aprendizaje de máquinas para reconocer el glaciar de forma automática, utilizando solo los sensores presentes en el satélite chileno Fasat-Charlie”, explica Sebastián Hermosilla.
La datatón organizada por Data Observatory, el Servicio Aerofotogramétrico de la Fuerza Aérea de Chile (SAF) y la Fuerza Aérea de Chile (FACh) premió a tres equipos que utilizaron datos abiertos e imágenes satelitales para idear soluciones para incendios forestales, escasez hídrica y retroceso de glaciares.
El equipo de la FCFM estuvo compuesto por Sebastián Hermosilla (DAS), Francisca Carmona (DII), Felipe Keim (DIE), Karina Hernández (DGF) y Valeria Rojas (DGF), guiados por el académico James McPhee (DIC).
Día de aprendizaje
Valeria Rojas, estudiante del Departamento de Geofísica de la FCFM - U. de Chile, tenía experiencia en estudios sobre eventos calvings en el graciar Perito Moreno, gracias a su práctica. Su propuesta era identificar estos eventos en base a imágenes del glaciar para luego extraer la señal desde un sismógrafo.
La tarea fue compleja, pero trabajando en equipo, lo consiguieron. “Personalmente esta experiencia fue una grata sorpresa. Nunca había participado en algo similar ya que suelo pensar que no poseo los conocimientos o tiempo necesario, pero esta vez fue un “¿por qué no?”. No fue fácil hacerlo coincidir con las otras responsabilidades, pero el resto del equipo estaba súper comprometido, motivados y movilizados. Siempre se conversaba sobre los problemas, avances, actualizaciones, etc. Fue colaborativo, dio mucho gusto trabajar así”, cuenta.
“Fue una semana de arduo trabajo junto al equipo. Nos enfrentamos a muchos problemas técnicos y creativos, sin embargo, fue clave contar con un equipo interdisciplinario para abordar estos problemas”, cuenta Sebastián Hermosilla. “La experiencia fue una oportunidad para que cada miembro del equipo aportara desde su área de experiencia y lograramos construir juntos una solución completa. Es interesante verse enfrentado a problemas tan desafiantes, porque incentivan la cooperación para lograr una solución concreta en temas tan importantes como lo puede ser el cambio climático y la ciencia de datos”, agrega el estudiante del magister de Astronomía.
“Creo que estas iniciativas son muy positivas, porque abren espacios de exploración, donde talentos jóvenes, que no necesariamente tienen acceso a diversas problemáticas, pueden tomar un desafio y generar una propuesta de solución que muchas veces resulta súper innovadora”, señala James McPhee.
El académico del DIC asegura que trabajar con el grupo de estudiantes fue “inmensamente satisfactorio”. “Ellos fueron tremendamente receptivos a la hora de recibir sugerencias, y muy hábiles y estratégicos cuando lo que correspondía era avanzar rápidamente con una línea de trabajo. Aprendí mucho de ellos, en lo que se refiere a impulso, agilidad para adaptarse a los imprevistos y horizontalidad en las dinámicas de trabajo”, agrega.
El equipo podrá continuar desarrollando el proyecto ya que el premio incluyó 3.000 dólares que pueden ser utilizados en la nube de Amazon para comprar poder de procesamiento de datos.