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Aprovechamiento del aprendizaje automático y cocreación de mapas abiertos en la República Democrática del Congo y Uganda para mejorar la respuesta sanitaria humanitaria

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Resumen

En este proyecto se combinan algoritmos basados en el aprendizaje automático para la obtención de imágenes por satélite con un enfoque de esquematización cartográfica mediante motocicletas con el fin de crear un mapa base de datos de Kivu del Norte e Ituri en la República Democrática del Congo, así como de los distritos limítrofes en el oeste de Uganda, para una mejor identificación de los nombres de los pueblos, las instalaciones sanitarias y otros puntos de interés. El mapa, al subsanar estas carencias de datos, ayudará a mejorar la asignación de asistencia humanitaria, especialmente en situaciones de emergencia por enfermedad con elevados niveles de movilidad humana en la zona.

La iniciativa también incluye el desarrollo de la capacidad en dos ámbitos específicos. El primero comprende la formación de cartógrafos locales para el diseño de este tipo de herramienta. El segundo tiene que ver con el desarrollo de los conocimientos institucionales necesarios para el uso de los datos cartográficos en la toma de decisiones, las crisis y la planificación del desarrollo a largo plazo. En el primer ámbito, la formación va dirigida a funcionarios gubernamentales, personal sanitario, responsables de la respuesta humanitaria, ONG nacionales e internacionales y dirigentes comunitarios locales.

Resultados

En el proyecto se presentarán conjuntos de datos operacionales comunes de muchas provincias de la República Democrática del Congo y Uganda, como los nombres de las aldeas y la ubicación de los edificios, para dar respuesta a los recientes brotes y llevar a cabo futuras acciones humanitarias de manera óptima. Este proyecto puede reproducirse en zonas que tengan la necesidad de esquematizar cartográficamente nuevas infraestructuras. Cada proyecto piloto debería incluir la capacitación de los cartógrafos locales y de los responsables de la toma de decisiones, así como el equipo técnico y las infraestructuras necesarias para su ejecución.

Last modified
7 de octubre de 2022