Supercomputadoras para ayuda humanitaria: Python y Crowdsourcing al rescate.

Abstracto

En esta charla explicaré las bases de Crowdsourcing, estudiaremos el caso del Sismo del 19 Sept de 2017 en México y el comportamiento cooperativo a través de #RevisaMiGrieta. Posteriormente, analizaremos cómo hacer un Chatbot y un algoritmo para realizar ayuda humanitaria a través de Redes Sociales.

Descripción

En estos tiempos hemos descubierto que la Inteligencia Artificial y los algoritmos computacionales están limitados. Ellos no pueden resolver tareas complejas, ni tareas creativas. Aquí es donde se encuentra la cooperación de humanos y computadoras a través de algoritmos que trabajan a escala para resolver problemas complejos. ¿Has pensado alguna vez, por qué Uber, Lyft, AirBNB y otras empresas de economía colaborativa han logrado tener éxito? Es porque humanos y computadoras cooperan en un proceso estructurado para realizar tareas complejas. En esta plática analizaremos el fenómeno de #RevisaMiGrieta en Twitter durante la emergencia del terremoto del 19 de septiembre de 2017. Allí analizaremos cómo grupos de expertos en análisis estructural resolvieron la emergencia: evacuar a personas en situaciones de riesgo por daño estructural en su vivienda. Todo esto en menos de 24 horas. Una tarea imposible para nuestro Sistema de Protección Civil ¿Cómo se logró cumplir una tarea titánica para miles de personas en menos de un día? A través de redes sociales y un algoritmo de Crowdsourcing.

Luego explicaré como realizar un Chatbot para ayuda humanitaria y cooperación a través de Twitter. Para ello explicaré sobre el diseño del algoritmo para cooperar en una tarea. Y después explicaremos cómo podemos usar un chatbot, bases de datos y una aplicación web para lograr realizar tareas humanitarias con voluntarios en línea.

Para lograrlo utilizaremos:

• Chatterbot
• Twitter.py
• SQLAlchemy
• Flask

Cronograma:

Acerca de mi: 2 minutos

Introducción al Crowdsourcing: 5 minutos

Análisis del fenómeno #RevisaMiGrieta: 5 minutos

Cómo crear un algoritmo de Crowdsourcing humanitario: 5 minutos.

Ejemplo real en aplicación: 15 minutos

Resumen y Conclusiones: 3 minutos

Q&A