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Estimaciones automáticas del nivel del agua a partir imágenes obtenidas mediante ciencia ciudadana
Hola, soy Wang Ze, estudiante de doctorado visitante en el proyecto CrowdWater. Mis intereses de investigación incluyen el uso de métodos de aprendizaje automático (Machine Learning) para la monitorización y modelización hidrológica. En el proyecto CrowdWater, combino la Ciencia Ciudadana y la Inteligencia Artificial para obtener información hidrológica aún más valiosa, especialmente datos sobre el nivel del agua.
En mi investigación actual, he utilizado la técnica del llamado aprendizaje profundo (Deep Learning) como herramienta para determinar las clases de nivel de agua. Para ello, utilicé imágenes tomadas por ciudadanos científicos para entrenar el modelo.
En concreto, se utiliza un «modelo de red neuronal convolucional profunda» para determinar las clases de nivel de agua a partir de imágenes de las riberas de los ríos. Cuando los Ciudadanos Científicos actualizan un punto de la categoría «palo de medida virtual», suben una nueva imagen que comparan con la medida original, mostrando las condiciones actuales del punto. A partir de este par de imágenes, el modelo permite verificar en tiempo real las clases de nivel de agua observadas por los ciudadanos científicos e incluso puede ser entrenado para calcular series temporales de clases de nivel de agua de mayor resolución utilizando los votos de numerosos participantes en el juego CrowdWater.
Para el trabajo futuro, me centraré primero en la interpretación del mecanismo del modelo de aprendizaje profundo. Quiero averiguar si el ordenador piensa igual que nosotros cuando estima la clase de nivel de agua. También quiero desarrollar un mecanismo de interacción automática entre los ciudadanos científicos y la inteligencia artificial: el ordenador puede dar instrucciones a los ciudadanos científicos para que suban las imágenes más informativas en tiempo real. Con estas imágenes informativas enviadas por los ciudadanos científicos, el ordenador puede ser entrenado para ser más inteligente.
Gracias a todos los que han aportado valiosas imágenes y datos sobre el nivel del agua en el marco del proyecto CrowdWater. Es su contribución la que está enseñando a la inteligencia artificial a ser inteligente de la nada. Si está interesado en mi investigación y quiere saber más sobre el funcionamiento del modelo, envíeme un correo electrónico a <email-pii>.