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Mercedes Paoletti, ingeniera computacional: «Podemos detectar minerales en la Luna a partir de datos de su cara oculta»
Las imágenes hiperespectrales que obtiene Paoletti de satélites y con su cámara llegan donde el ojo humano no alcanza. Luego las analiza con sus algoritmos. Así es capaz de ver desde minerales en la Luna o si un jamón está en su punto. Por ello recibió el premio de investigación de la Sociedad Científica Informática de España-Fundación BBVA.
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Carlos Manuel Sánchez en colaboración con Fundación BBVA
Cada material tiene una huella lumínica que contiene no solo información del color o el brillo, sino cientos de parámetros invisibles. Es su firma espectral y, a semejanza de una huella dactilar, es única. «Una parte de mi trabajo consiste en generar algoritmos que permiten procesar imágenes obtenidas por satélites o aviones a gran resolución y con ello obtener la mayor información posible», explica Mercedes Paoletti (Cáceres, 1992).
Las aplicaciones son múltiples, desde la teledetección de incendios forestales a la agricultura de precisión. «Podemos analizar la composición del suelo, el estado de los ... cultivos, si están afectados por plagas, si necesitan más agua…», comenta esta ingeniera computacional que recibió el Premio de la Fundación BBVA y la Sociedad Científica Informática de España (2022) por el impacto internacional de sus aportaciones. Paoletti pertenece al Grupo de Investigaciones de Imágenes Hiperespectrales (Hypercomp) de la Universidad de Extremadura, donde no solo trabaja con imágenes remotas, también con objetos muy cercanos, utilizando una cámara especial.
«Hemos analizado rosetones y estatuas de museos que habían perdido su pintura. Reconstruimos su firma espectral y descubrimos el color original a partir de los minerales detectados en los restos de pigmento». La investigadora destaca la versatilidad de las imágenes hiperespectrales. «En ámbitos militares, pueden detectar un tanque incluso si está oculto bajo una tela de camuflaje, pero también sirven para comprobar si un jamón está maduro antes de cortarlo. El campo es amplísimo y tenemos muchos frentes abiertos. Por ejemplo, estamos trabajando en el diseño de paisajes resistentes al fuego. Estudiamos cómo combinar diferentes especies de árboles y pastos según la orografía para crear cortafuegos», añade. «Mis algoritmos son de código abierto», señala. «Nuestro grupo de investigación se ha convertido en un polo de atracción para científicos extranjeros, en especial de China.
Ahora estamos empezando a detectar minerales en la Luna a partir de un conjunto de datos de su cara oculta. Una estudiante de doctorado china está etiquetando estas imágenes».
Las claves de mi investigación
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1.
«Las imágenes de satélites y aviones se utilizan en teledetección y han revolucionado el estudio del clima. Aplico inteligencia artificial y computación avanzada para procesarlas».
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2.
«Una cámara convencional captura imágenes en color registrando tres bandas: roja, verde y azul. Pero yo trabajo con imágenes que capturan cientos de bandas del espectro visible y del invisible».
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3.
«Cada objeto posee una firma hiperespectral única. Esto es de gran interés científico porque permite una identificación más precisa de los elementos en una imagen».
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4.
«Mis algoritmos extraen información valiosa que el ojo humano no puede percibir. Por ejemplo, el espectro de una lechuga de tres semanas difiere del de una lechuga madura».
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