Primera Hackathon FACH demuestra aplicabilidad del data science al combate del cambio climático
Los 47 equipos participantes utilizaron datos e información satelital para desarrollar soluciones para el retroceso de glaciares y degradación de humedales.
Por: Valentina Mora
Publicado: Martes 29 de diciembre de 2020 a las 04:00 hrs.
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El combate contra el cambio climático tiene un nuevo aliado: la ciencia de datos. La primera versión de la Hackathon Virtual FACH 2020 ya tiene sus primeros tres ganadores los que demostraron la aplicabilidad de datos e imágenes satelitales para el desarrollo de soluciones de data science para enfrentar el calentamiento global.
El certamen es organizado por la Fuerza Aérea de Chile (FACH) a través del Servicio Aerofotogramétrico (SAF), el Data Observatory (DO) y la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), en alianza con los ministerios de Ciencia y de Economía, Amazon Web Services (AWS), Csiro Chile y Fundación País Digital.


El desafío no era menor. Los 47 equipos participantes -integrados por investigadores, académicos y estudiantes de pre y posgrado- valiéndose de datos e información satelital del SAF y el Open Data Cube de Csiro/DO, debían desarrollar soluciones a partir del análisis histórico, monitoreo en tiempo real y sistemas predictivos de los efectos del cambio climático en el Humedal El Yali de la Región de O`Higgins y el glaciar de la Cuenca del Río Olivares en la Región Metropolitana.
El director del DO, Carlos Jerez, comenta que esta instancia es el primer piloto nacional de uso de datos sobre factores climáticos y busca impulsar el uso de datos terrestres disponibles, para que instituciones interesadas puedan aprovecharlos. “Es una manera de demostrar que las políticas de datos abiertos de fácil acceso son clave para enfrentar el cambio climático a través de instituciones que los requieran”, afirma.
Respecto de los proyectos ganadores, señala que si bien aún están “definiendo los pasos siguientes”, la idea es apoyarlos para seguir avanzando en en términos de profundidad o extensión de las propuestas.Adelanta que el próximo año se realizará una nueva hackathon, con más proyectos. “Para 2021, la idea es repetir esta experiencia, pero con una cobertura más grande, a nivel nacional”, sostiene Jerez.
Afirma que esta experiencia se enmarca en la Política Nacional de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación. promulgada hace un mes por el ministerio de Ciencia. “La idea es que el DO apoye en la creación de infraestructura nacional para el observatorio de cambio climático. Las políticas de datos abiertos de fácil acceso son clave para enfrentar el cambio climático”, explica Jerez.
Los proyectos ganadores
Los equipos ganadores, Tatajachura, Chaxas y Colachi recibieron US$ 5.000, US$2.500 y US$1.000 en créditos AWS según el puesto. El primer lugar lo obtuvo el equipo Tatajachura, integrado por Felipe Bueso, Mario Vergara y Álvaro Gómez, cofundadores de B&G Advanced Analytics. Desarrolló un modelo predictivo y otro de monitoreo en tiempo real con más de 20 indicadores propios del Humedal El Yali, usando datos satelitales desde 2013. “Gracias al uso de inteligencia artificial geoespacial se pudieron medir tendencias de evolución y realizar predicciones, lo que da como resultado una herramienta de monitoreo casi en tiempo real”, explica Felipe Bueso.
Afirma que esta solución de monitoreo permite vigilar, controlar y tomar mejores decisiones y se podría aplicar a la industria forestal, agricultura, minería u otros. “La hackathon ha sido un buen punto de partida para desarrollar una herramienta más robusta, que pensamos disponer en un corto plazo en la nube de AWS con los fondos ganados”.
El segundo lugar fue para el equipo equipo “Chaxas”, conformado por José Ossa e investigadores del Centro de Información de Recursos Naturales (Ciren), quienes establecieron la relación entre el registro de precipitaciones en la Cuenca del Maipo, el aumento de temperaturas y los efectos de la sequía en el retroceso del glaciar del Río Olivares, utilizando datos satelitales de Landsat 8 entre 2013 y 2020. “Se hicieron series de tiempo para ver cuánta agua había caído versus la temperatura que había”, señala Ossa. Comenta que hacer el proceso en Amazon y Cloud Computing versus manual, facilita escalarlo a más sectores. “Podríamos hacer lo mismo en otros glaciares, porque el proceso ya es el mismo”.
El tercer lugar fue para el equipo “Colachi”, representado por Álvaro Salazar de la Universidad de La Serena, por el estudio de anomalías que ayudan a entender los procesos de cambio en el Humedal El Yali. “El proyecto calculó la anomalía en la temperatura superficial y el índice de vegetación del verano 2020 comparado al período 2014-2020. Utilicé las imágenes de Landsat 8 que están en el Open Data Cube”, dice Salazar.
Afirma que pudo demostrar que la vegetación es importante para disminuir la temperatura superficial. “El fondo de quebrada de vegetación nativa en el Humedal el Yali, era hasta cuatro veces más fría que los lugares con suelo desnudo. Si manejando la vegetación podemos lograr disminuir 4 grados celsius promedio, tenemos una herramienta poderosa para combatir los efectos del cambio climático”.
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