Durante aproximadamente 18 meses entre el 2021 y el 2022 se llevó a cabo una investigación con las instituciones de Loma Linda University y la Universidad de Montemorelos.
De parte de Loma Linda University los doctores Benjamin Clausen y Ana Martínez. Por parte de la Universidad de Montemorelos, los participantes fueron el doctor Germán Alférez y el estudiante de la Facultad de Ingeniería y Tecnología Saulo Bosquez. La cual tuvo cómo objetivo realizar un estudio geocientífico cuya meta era crear un reporte de la clasificación automática de piedras ígneas (máficas, ultramáficas, y félsicas) en las zonas de La Victoria y Palmira, Colombia. Usando imágenes satelitales, de color natural e infrarojas, en conjunto con mapas conteniendo información geográfica creamos nuevos mapas los cuales solamente contenían la información pertacante al estudio.
Una vez teniendo esto en mano, creamos un programa usando el lenguaje de programación Python e implementamos cinco algoritmos de aprendizaje supervisado (Random Forest, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Linear Regression, y Multi-Layer Perceptrons) para ver cual retornaba el mejor porcentaje de exactitud en cuanto a la clasificación de las piedras ígneas. Después de realizar varias pruebas y reducir el área de las imágenes satelitales, el programa presentó los siguientes resultados. Para las imágenes de color natural el modelo creado con el algoritmo de K-Nearest Neighbors se desempeñó mejor, con una puntuación de exactitud del 87,04 %. Mientras que para las imágenes de color infrarojo, el modelo creado con el algoritmo de Random Forest fue el de mejor rendimiento, con una puntuación de exactitud del 82 %.
Esta investigación y su artículo científico fueron presentados en Computing Conference y publicados en Intelligent Computing Proceedings of the 2022 Computing Conference, Volume 2.
Video de la presentación:
https://youtu.be/gkvT8_GjIlw
