Andre Groeger, Hannes Mueller, Jonathan Hersh, Andrea Matranga y Joan Serrat Gual

Para evaluar la destrucción provocada por un con­flicto bélico como la invasión rusa de Ucrania, las imá­genes de satélite constituyen una herramienta clave. Sin embargo, las organizaciones de ayuda humanita­ria, e incluso las Naciones Unidas, realizan el análisis de los daños de manera mayoritariamente manual. La gran cantidad de horas que conlleva este trabajo motivaron a Andre Groeger, investigador Ramón y Cajal en el Centro para el Estudio de las Organiza­ciones y de las Decisiones Económicas (CODE) y el Departamento de Economía e Historia Económica de la Universitat Autònoma de Barcelona, y Hannes Mueller, científico titular en el Instituto de Análisis Económico del CSIC, a tratar de automatizar el pro­ceso empleando la inteligencia artificial. «Nos inte­resaba contribuir con nuestro trabajo a dar mejores perspectivas al desarrollo humano», declara Groeger.

Junto con Jonathan Hersh, profesor titular de Econo­mía y Ciencia de la Gestión en la Universidad Chap­man, California, Estados Unidos; Andrea Matranga, profesor titular de Negocios en esta misma universi­dad; y Joan Serrat Gual, profesor titular de Informá­tica en la Universitat Autònoma de Barcelona, desa­rrollaron un algoritmo capaz de comparar las imá­genes de satélite obtenidas a lo largo del tiempo e identificar los daños con una precisión, una frecuen­cia y una cobertura sin precedentes. Sus resultados se publicaron en Proceedings of the National Academy of Sciences bajo el título «Monitoring war destruction from space using machine learning» (‘Monitorización de la destrucción bélica desde el espacio utilizando aprendizaje automático’).

El algoritmo se entrenó con imágenes procedentes de la guerra civil siria entre 2013 y 2017 con el fin de que detectara la destrucción por sí mismo. Ahora, el equipo premiado quiere emplear esta herramienta en el conflicto de Ucrania. Sin embargo, las diferencias en la arquitectura o el paisaje entre los países ponen en jaque la eficacia del algoritmo en el nuevo con­texto. «No es tan fácil de utilizar como el ChatGPT; requiere recopilar datos adicionales y reentrenar el modelo», alega Groeger.

El equipo colabora con la iniciativa Russia Will Pay, que tiene por objeto documentar la destrucción para hacer que Rusia pague su importe. Las imáge­nes satelitales del conflicto en Ucrania, procedentes de la propia iniciativa y de Naciones Unidas, servirán para calibrar el diseño del algoritmo a las caracterís­ticas de este país.

Groeger, economista de formación, se asegura de explicar conceptos básicos de estadística en sus clases para ayudar a sus estudiantes a interpre­tar la información que les llega. Considera que es una herramienta muy útil, pero también «un peligro para la democracia por su capacidad de crear noti­cias falsas».