Las nuevas tecnologías y los problemas globales.

“¿Por qué esta magnífica tecnología científica que ahorra trabajo y nos hace la vida más fácil, nos aporta tan poca felicidad? La respuesta es simplemente, porque aún no hemos aprendido a usarla con tino” Albert Einstein.

Alfredo César Dachary.

 

El uso intensivo de la tecnología hoy está presente en la gran mayoría de las actividades humanas, desde la medicina a su contraparte la guerra, desde la agricultura a la minería y a la industria con la nanotecnología y así podríamos nombrar todo lo existente en la realidad, que hoy pasa de una u otra manera por ella.

A nivel de la educación, estamos viviendo el nacimiento de una nueva generación de alumnos: la generación Google, que viene a remplazar a una que duró prácticamente toda la modernidad hasta el cambio a la era post-industrial, fue la generación del pensamiento lineal que había iniciado la imprenta con el gran potencial de socializar el conocimiento humano.

Hoy la privacidad, esa realidad que nace en la etapa del protocapitalismo y se desarrolla plenamente en el siglo XIX, ya ha sido pasada a la historia con anuencia de la mayoría de la gente que muestra todo lo que cree que es y hace para socializar y poder recibir una recompensa o reconocimiento de los que considera son sus amigos o “seguidores”.

Los drones han llegado para quedarse, y no solo en la historia de la aviación, sino en la de la guerra como ha sido su utilización como correo de la muerte, una forma “humanitaria” de los grandes poderes de ejercer la política y la ejecución de la sentencia a grandes distancias.

También sirven para poder filmar las localidades y cobrar con mayor precisión el predial, o ver como se expande la mancha urbana y prevenir el incremento de los potenciales servicios que se exigirán, los usos son múltiples como los requerimientos de los que lo tienen y lo utilizan.

Pero cuando ésta nos da la posibilidad de aplicarla a la medición de uno de los problemas centrales del mundo, desde una perspectiva humanista, como la medición de la magnitud y extensión de la pobreza, creemos que esa tecnología, como lo afirmaba Einstein está siendo usada de manera correcta, porque ayuda a la humanidad.

Estamos hablando de un mapeo basado en millones de imágenes de satélite y en inteligencia artificial que arroja luz sobre la oscuridad de la pobreza en el continente africano, una de las grandes áreas donde ha dominado desde la intromisión europea con la modernidad, la destrucción y la pobreza, primero el saqueo de productos luego la esclavitud y el rapto de personas y luego con la mal llamada descolonización, la más brutal intromisión y generación de conflictos internos ante las grandes riquezas que tiene éste, el llamado “continente negro”.

El proyecto se inicia en la Universidad de Stanford, donde los expertos plantean el mapeo de la pobreza partir de las luces nocturnas proporcionan un excelente indicador de la actividad económica mediante la revelación de la presencia de la electricidad y las comodidades que representa, y ésta fue la mitad de los datos en bruto que su sistema necesita.

Luego, para analizar esas imágenes, los investigadores utilizan el aprendizaje de máquina, una disciplina dentro del amplio ámbito de la inteligencia artificial, y en el que los científicos computacionales proporcionan un modelo con los datos en bruto y un objetivo, pero programan directamente el sistema para resolver el problema.

La idea es diseñar un algoritmo que aprende cómo resolver el rompecabezas peinando los datos sin la interferencia humana, ya que básicamente proporcionamos el sistema de aprendizaje de máquina con imágenes de satélite del día y la noche y solicitamos predicciones sobre la pobreza y el sistema aprendió a resolver el problema mediante la comparación de estos dos conjuntos de imágenes.

 

Así se transfirió lo que aprendió a la tarea de predecir la pobreza, y que lo hizo mediante la construcción de “filtros” asociados a los diferentes tipos de infraestructura que son útiles en la estimación de la pobreza. El sistema hizo esto una y otra vez, haciendo comparaciones y predicciones del día a la noche y constantemente reconcilió sus construcciones analíticas basadas en la máquina con detalles recogidos de los datos.

A medida que el modelo aprende, recoge todo lo que se asocia con el aumento de luz en la imagen durante la noche comparada con imágenes diurnas de la misma zona, correlaciona sus observaciones con los datos obtenidos de encuestas de campo en las mismas zonas y hace un juicio.

Los resultados logrados fueron excepcionalmente precisos y cuando comparamos estas predicciones con los modelos fabricados a partir de costosos estudios de campo, se encuentra que los niveles de rendimiento eran similares. De allí que los investigadores están convencidos de que este modelo podría suplantar a los costosos estudios sobre el terreno y que consumen mucho tiempo usados en la actualidad para el mapeo de la pobreza y que por ello se puede actuar más rápidamente para enfrentarla.

Esta es la cara positiva del uso de la tecnología, pero con las mismas imágenes, grandes países y grupos de inversionistas buscan las mejores tierras en África, frente a las grandes necesidades de este continente y las rentan o compran en detrimento de la sociedad.

Este es el caso de Sudán del Sur, Camerún, Etiopía o Congo, algunos de los países del continente más afectados por el acaparamiento de tierras y los principales inversores en tierras son fondos de inversión, capital social privado y grandes sociedades agrícolas, que especulan con los terrenos y expulsan a parte de su población.

Este problema de una “nueva forma de colonización”, ha sido planteada por Vicent Boix en su libro “Piratas y Pateras”, donde explica como los países africanos, marcados por el expolio, han visto en los últimos años cómo empresas se apropian de terrenos para especular o cultivar, y cómo terceros países controlan terrenos que garanticen su propia alimentación en el futuro, en detrimento de estos pobres que viven en esas tierras.

El origen de esta nueva “invasión” se origina en el alza de la agricultura desde la crisis que se inicia en la década pasada y ha tomado fuerza en los mercados internacionales, ya que se considera como una inversión que garantiza la producción de alimentos o agro combustibles.

El gran botín de estos nuevos saqueadores modernos que operan a través de fondos de inversión o “fondos buitres” está en África, que es el continente que más sufre de pobreza, la que detectan las nuevas tecnologías con gran precisión.

También las imágenes de satélite han detectado que esas grandes masas de pobres tienen tierras que son abundantes y fértiles, y que además las condiciones de pobreza generan una mano de obra barata y sus estados mayoritariamente “fracasados” tiene una legislación laboral y fiscal laxa por lo que se pueden lograr los costes de producción menores. Pero la identificación de estas tierras va acompañada de la existencia, también lograda por estudios, de grandes potencialidades en aguas, básicos para la producción agrícola.

¿Quiénes son los nuevos “colonizadores”?, los que acaparan tierra en África para tener suministros con seguridad, porque en sus países el clima no les garantiza alimentación en el futuro como China, Arabia Saudí, Corea del Sur y varios países más y grupos financieros, que lucran con situaciones extremas.

Según la FAO, el 80% de las tierras agrícolas disponibles se encuentran en América del Sur y África, y para el año 2030, harán falta 130 millones de hectáreas nuevas para poder producir los alimentos necesarios y un informe de Fundación Sur, apunta que la cantidad global de tierras acaparadas en África supera los 63 millones de hectáreas.

La tragedia tiene dos caras diferentes pero puede ser que al final sean una misma realidad, están los que identifican las zonas fértiles y con agua, los que ubican las zonas de pobreza, y como un puente están los nuevos “colonizadores”; esta tragedia que se viene repitiendo desde hace cinco siglos, antes por la fuerza de las armas, hoy por la de la tecnología, y al final sus resultados son iguales.

Agregar comentario

Your email address will not be published. Required fields are marked *