El proyecto fue uno de los 20 ganadores del AI Impact Challenge, convocatoria de Google a las ideas que solucionen problemas de la sociedad mediante inteligencia artificial.
Saavedra descubrió en 2015, mientras realizaba su tesis sobre impactos de la minería en la salud, que identificar minas en Colombia era muy engorroso y tomaba tiempo, llegando a años.
Frente a este problema, Saavedra creó un algoritmo basado en machine learning que permite identificar la ubicación de las minas a través de imágenes satelitales. "Se nos ocurrió que el computador podía aprender a reconocer minas, con machine learning", explica el estudiante.
El sistema aprende como se ve una mina a cielo abierto e identifica que suelen estar ubicadas en puntos del mapa en los que no hay vegetación. La propuesta fue un éxito ya que el modelo cuenta con un 78% de precisión y solo demora una hora para reconocimiento.
"Redujimos el tiempo de 18 meses a una hora. La idea es que se vuelva una herramienta del gobierno y las ONG, para que hagan un monitoreo constante. Es de aclarar que no es 100 por ciento preciso pero es muy rápido y al menos acelera la labor, ese es el uso que se le da a la tecnología: mejorar el monitoreo y eventualmente lograr reducir la minería sin título", explica.
Su proyecto fue preseleccionado y recibió finalmente el respaldo de Google que destinará a los ganadores 25 millones de dólares en becas, créditos, consultoría de Google Cloud, tutorías de expertos en IA y un programa de acelerador personalizado.
Lo interesante del modelo es que puede ser aplicado a varios campos. "En general para cualquier proceso que se pueda observar desde el satélite, se pueden generar alertas para responder inmediatamente. Siempre he visto las matemáticas como una herramienta, el que quiera hacer análisis de texto, por ejemplo, toma los archivos de la nación, aplica un algoritmo para que encuentre un dato y luego escribirlo en un lenguaje de programación. Con fórmulas matemáticas y programación logras hacer lo que quieras", afirma Saavedra.