El Govern pide fotos de la manifestación de la Diada para contar los asistentes con un algoritmo

El Departamento de Políticas Digitales y Administración Pública de la Generalitat y el Centro por Visión por Computador (CVC) de la UAB han hecho un llamamiento para que los ciudadanos envíen imágenes de la manifestación de la Diada, este 11 de septiembre, en Barcelona. El objetivo es utilizarlas para entrenar un algoritmo basado en la inteligencia artificial del CVC que se presentó en la pasada edición del Mobile World Congress. “Nunca más tendremos que estar debatiendo sobre cuánta gente hay en una manifestación”, aseguró el día de la presentación Jordi Puigneró, actualmente consejero de Políticas Digitales. La herramienta todavía está en fase de pruebas y el Gobierno da a entender que la cifra de asistentes obtenida con esta iniciativa no será oficial y quedará en el ámbito de la investigación.

La herramienta del CVC mejora a medida que va acumulando datos de fotografías con grandes aglomeraciones. Después de la Diada, el algoritmo utilizará imágenes enviadas por los voluntarios. El llamamiento a la participación pide que las fotos estén hechas desde lugares altos, como desde un balcón, que tengan buena definición y que incluyan la geolocalización, el número de tramo de la manifestación al que corresponden y la hora. Para recogerlas todas, el Govern ha creado una etiqueta en las redes sociales Twitter e Instagram.

La franja de error del programa informático es de entre un 10 y un 20%, la más baja conseguida hoy en día dentro de este ámbito, según los promotores del proyecto. De todas las imágenes recibidas, el CVC seleccionará las mejores para “hacer más eficiente el algoritmo”. En un comunicado, el Govern afirma que “la campaña centrada en recoger imágenes de la Diada será la primera otras similares como, por ejemplo, carreras populares o actos deportivos o culturales multitudinarios” para mejorar el proyecto del CVC.

Si el algoritmo procesa una imagen con mucha gente y se le proporciona el número de personas que hay, va aprendiendo poco a poco a hacer un buen recuento de una nueva imagen. Hacen falta miles de ejemplos para conseguirlo. Para hacer la comparativa, la herramienta del CVC usa mapas de densidad. El programa aprende también a través de varios recortes de una misma imagen. Si en la porción grande sabemos que hay n personas, deduce que en un corte más pequeño habrá menos y, a partir de una gran cantidad de comparaciones de este tipo, va afinando la cifra.