La innovadora herramienta de IA que ayudará a encontrar a los desaparecidos en Colombia
Por:
Angie Suárez
Ahora, su búsqueda mediante reconocimiento facial ya no dependerá de herramientas europeas, sino que contará con una solución de origen colombiano, gracias al trabajo de estudiantes de la Universidad Externado de Colombia, quienes están desarrollando un sistema de machine learning diseñado para mejorar el reconocimiento facial y adaptarlo a nuestro contexto.
Herminia Jiménez por fin pudo celebrar el cumpleaños de Rodrigo, su hijo, un joven desaparecido en La Brava, una comunidad rural de Tumaco, en Nariño. Allí, al vaivén del río y al ritmo de los arrullos, su madre pudo abrazarlo, sentirlo y dejarlo en un lugar donde sabía que volvería a visitarlo, a pesar de que ya no estuviera con vida. Su mayor satisfacción es que la incertidumbre que le carcomió sus pensamientos por más de 11 años no volvería jamás.
Su caso es uno de los más de 124 mil registrados por la Unidad de Búsqueda antes del 1 de diciembre de 2016, hizo parte de las más de 30 mil solicitudes de búsqueda, pero es SOLO uno de los 324 que les han permitido a varias familias del país tener una entrega digna de sus seres queridos.
En medio de esta realidad, miles de familias siguen esperando respuestas y la tarea no es fácil. La Unidad se encarga de investigar para localizar a las personas desaparecidas bajo la presunción de que están con vida con la formulación de diversas preguntas. Luego recolectan información que les brindan las fuentes que son consultadas en el contexto y la dinámica de la desaparición, quienes también son llamados aportantes de información, y que ayudan a reconocer a personas cercanas al círculo de los desaparecidos, incluso si han envejecido.
Por ejemplo, si un familiar posee una foto de la persona desaparecida cuando era joven y esta hizo parte de algún grupo al margen de la ley, sus compañeros podrían reconocerlo más fácilmente tras un proceso de envejecimiento facial en la imagen. Esto podría aportar información clave sobre el lugar donde murió o fue enterrado.
“Primero hacemos un diálogo inicial con los familiares y luego los investigadores solicitan información adicional y corroboran datos en el sistema. También se hace una búsqueda en espacios específicos y se realizan observaciones detalladas antes de pasar a la siguiente fase”, explica Eurides Triana, subdirector de Gestión de Información de la UBPD.
Eurides se refiere a la localización de la persona (que puede ser viva o en un sitio de interés forense), para después pasar a la identificación a través de un análisis correlacional de la información recolectada por medio de dactiloscopia, odontología, genética, entre otros métodos. Finalmente, si la persona está viva, la Unidad facilita el reencuentro, pero si ha fallecido, el cuerpo es entregado a Medicina Legal para su identificación y entrega digna a los familiares.
Limitaciones tecnológicas en la búsqueda
Actualmente, la UBPD no cuenta con un software propio para realizar el envejecimiento o rejuvenecimiento de fotografías. Según Triana, se emplean programas de acceso libre, pero estos presentan limitaciones importantes.
En esto coinciden Albert Montenegro, docente investigador de la Universidad Externado, y sus estudiantes, quienes han identificado que los sistemas más conocidos de reconocimiento facial, como SAM – un sistema de machine learning que permite hacer una proyección de cómo se vería una persona luego del paso del tiempo para que sea más fácil reconocerla-, no funcionan con la precisión deseada en el contexto colombiano.
“En Colombia hay una diversidad étnica importante, y estos sistemas están entrenados con bases de datos de europeos y estadounidenses. Por eso, el fenotipo no siempre coincide y los resultados pueden verse afectados por sesgos de edad y género”, señala Montenegro.
Por ejemplo, al procesar la imagen de una mujer mestiza o afrocolombiana en SAM, el sistema suele asignarle características masculinas, como barba o rasgos faciales más marcados, además de aclarar el tono de piel. Esto dificulta la identificación precisa por parte de los familiares y testigos.
La solución: un modelo de IA adaptado a Colombia
Para corregir esta falla, once estudiantes del programa de Ciencia de Datos trabajan en el desarrollo de un modelo de redes neuronales que permita crear una herramienta ajustada a la diversidad fenotípica colombiana.
“Esto lo podemos hacer por medio de la recolección de datos, fotografías en realidad, para que el sistema aprenda los patrones con esta nueva información. También buscamos reentrenar los modelos y ajustarlos a las particularidades colombianas”, afirmó Montenegro.
Semanalmente, los jóvenes se reúnen en una de las salas especializadas con las que cuenta la Universidad para entrenar sistemas de machine learning y, con los datos disponibles, logran hacer algunas predicciones para reconfigurar el sistema.
“El plan es que no solo participen estudiantes, sino también profesores de otras universidades, para que juntos podamos desarrollar esta tecnología”, añade Montenegro.
Más allá del reconocimiento facial, este proyecto tiene otro propósito: brindar un tributo a las familias de los desaparecidos y, aunque algunas de ellas no puedan reencontrarse con sus seres queridos, con esta herramienta podrán al menos conocer cómo se verían hoy en día quienes más amaban, ayudar a esclarecer la verdad y aportar a la memoria histórica del país desde una visión diversa.
