Por Janet Cacelín
Ciudad de México. (Agencia Informativa Conacyt).- En México, existe un laboratorio que se dedica a estudiar todo lo relacionado con la ciencia de la información geoespacial, es decir, la utilización de sistemas informáticos para el soporte y manejo de información con componente espacial en el sentido geográfico.
Se trata del Laboratorio de Procesamiento Inteligente de Información Geoespacial, mejor conocido como PIIG-Lab, que se encuentra en el Centro de Investigación en Computación, del Instituto Politécnico Nacional (IPN).
En entrevista con la Agencia Informativa Conacyt, José Giovanni Guzmán Lugo, doctor en ciencias de la computación y actual 
jefe del laboratorio, detalló que cuando se fundó el centro, se llamaba Laboratorio de Geoprocesamiento, pero hace algunos años, los investigadores decidieron darle un nuevo nombre que reflejara los avances que han surgido con el tiempo, con necesidades de procesamiento, transmisión y almacenamiento de datos geográficos.
“Lo que nos interesa es desarrollar trabajos de investigación básica y aplicada con el objetivo de poder ayudar en la toma de decisiones. En el laboratorio hemos tenido diversos proyectos que ejemplifican esta parte”, detalló.
Actualmente hay cinco doctores investigadores laborando en este laboratorio: el doctor Guzmán, así como los doctores Marco Antonio Moreno Ibarra, Miguel Jesús Torres Ruiz, Rolando Quintero Téllez y Juan Luis Díaz de León Santiago.
Los proyectos que realizan van desde desarrollo para dependencias del gobierno, proyectos de movilidad y de información geográfica voluntaria.
Información inmediata para controlar plagas de cultivos
Uno de esos proyectos fue desarrollado en colaboración con el Servicio Nacional de Sanidad, Inocuidad y Calidad Agroalimentaria (Senasica), que depende de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (Sagarpa).
Según explica Guzmán Lugo, una gran cantidad de cultivos mexicanos es exportada, por lo que el papel de Senasica es mantener los controles necesarios para evitar que se desarrolle una plaga que infecte los cultivos y evitar la declaración de cercos fitosanitarios.
Los investigadores desarrollaron un Sistema de Información Geográfica donde era posible visualizar información con la que el personal de la institución podía tomar decisiones para el control de plagas, como la mosca de la fruta.
“Lo que ellos hacen es definir controles para evitar que se desarrolle una plaga en cultivos. Con este Sistema de Información Geográfica, el trampero puede capturar la información específica que requiere Senasica, llega de una manera más rápida, se concentra en una base de datos espacial y el Sistema de Información Geográfica refleja esa información. Entonces, pueden detectar zonas donde posiblemente está ocurriendo el brote de la mosca de la fruta, para con ello tomar decisiones”, señaló.
Las necesidades de transporte en la CDMX
Otro de los proyectos realizados en PIIG-Lab fue una investigación enfocada en un análisis de la movilidad urbana de los medios de transporte en la Ciudad de México, que se hizo en conjunto con el Instituto de Ciencia y Tecnología del Distrito Federal, actualmente, Secretaría de Ciencia y Tecnología de la CDMX.
“Desarrollamos una aplicación enfocada a la web, conocida como web-mapping. Lo que nos permite, es acceder a toda la infraestructura del Metro, el Metrobús, los camiones de RTP, el transporte concesionado en modalidad microbús, el Tren Suburbano, entre otros. Eso fue uno de los principales beneficios que tiene este desarrollo, el hecho de tener integrado, en una sola aplicación, todas las rutas de transporte, tanto público como concesionado, que existen en la Ciudad de México”, señaló Guzmán Lugo.
El proyecto, que fue desarrollado hace aproximadamente cuatro años, fue uno de los primeros en integrar en un solo sistema todas las opciones de transporte en la capital de México, que también incluyó bases de taxis. Otro de los objetivos del desarrollo fue tratar de determinar las áreas de cobertura del transporte en la ciudad.
“En el sistema, a través de un mapa de la Ciudad de México y parte del Estado de México que pertenece al Área Metropolitana del Valle de México, marcamos con una tonalidad verde las zonas donde existe poca cobertura de transporte, mientras que con otro falso color, por ejemplo rojo, si existe alta disponibilidad de medios de transporte. Lo que nos interesa resaltar son las zonas donde no hay cobertura de transporte, lo cual puede ayudar en la toma de decisiones para la planeación de nuevas rutas de transporte masivo”, aseguró.
Para llevar el proyecto a una segunda fase, el grupo de investigación busca realizar una aplicación móvil similar a la anterior, la cual permita tratar de estimar cómo se desplaza la gente en la Ciudad de México.
Mapeo a través de participación ciudadana
Marco Antonio Moreno Ibarra, profesor investigador y quien también forma parte del equipo del laboratorio, realiza trabajos de investigación básica sobre información geográfica voluntaria. En ese enfoque los ciudadanos participan directamente haciendo observaciones sobre un tema o fenómeno en específico.
En relación con este enfoque, “los ciudadanos pueden reportar en Twitter sobre un acontecimiento o pueden entrar a OpenStreetMap y dibujar cómo es una calle, cómo es su casa y eso ha resultado muy útil en estos años recientes”, detalló el investigador en entrevista con la Agencia Informativa Conacyt.
Uno de los trabajos que realizó el equipo de investigadores de PIIG-Lab estuvo enfocado en el monitoreo de ruido ambiental. En este desarrollo, los ciudadanos, entre sus actividades cotidianas, toman una medición sobre el ruido a través de una aplicación móvil. Una vez tomada la muestra, se envía a un servidor y ahí se van concentrando las mediciones de todos los ciudadanos.
“Una vez que están concentradas todas esas mediciones, se someten a un procedimiento utilizando algoritmos de clasificación automática y esos algoritmos generan un mapa de cómo está el ruido en una ciudad”, señaló Moreno.
Otro de los proyectos en los que se aplica el enfoque de información geográfica voluntaria tiene como objetivo analizar el tráfico de la Ciudad de México utilizando los reportes de usuarios de Twitter en tiempo real. Se utiliza la geocodificación, que consiste en analizar el texto de un tuit y con base en ello generar la ubicación geográfica del evento.
“Después de eso, ya que lo tenemos analizado y geocodificado, pasa por algoritmos de clasificación automática para generar mapas de cómo está el tráfico en ciertos momentos. Pero, ¿qué hace diferente este estudio hecho para México aunque en otros lados ya se ha hecho? La principal es que en México se escribe de una forma particular, por lo que hay que adaptar los algoritmos para que entiendan cómo la gente escribe aquí”, dijo.
Para aplicar este desarrollo, busca acercarse a instituciones como Protección Civil, “por ejemplo, cuando pasa un temblor, ejecutas el algoritmo, inmediatamente se puede conocer la situación del tráfico, lo cual puede ayudar a los servicios de emergencia. Además se puede poner disponible para los usuarios para que los auxilie en sus actividades cotidianas”, concluyó.
