{"id":2422,"date":"2021-02-28T20:02:42","date_gmt":"2021-02-28T09:02:42","guid":{"rendered":"https:\/\/wordpress.temp.irap-dev.org\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\/"},"modified":"2026-04-30T12:38:03","modified_gmt":"2026-04-30T02:38:03","slug":"irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/irap.org\/es\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\/","title":{"rendered":"Voluntario de iRAP reflexiona: Crec\u00ed 10 veces mientras hac\u00eda amigos de todo el mundo"},"content":{"rendered":"

\u201cOcurre un cambio incre\u00edble en tu vida cuando decides tomar el control de aquello que puedes controlar en lugar de anhelar controlar lo que no puedes.<\/em>\u201d\u2014 Steve Maraboli<\/h2>\n

Rutuja Kawade, ingeniera de ML en Omdena | IA para el Bien Social reflexiona sobre medium.com<\/a> en su experiencia trabajando en Desaf\u00edo Omdena iRAP<\/a> en los \u00faltimos meses: desde la recopilaci\u00f3n de datos hasta el EDA, el etiquetado, la creaci\u00f3n de sofisticados modelos de ML para evaluar la seguridad vial (con algunos de los mejores cient\u00edficos de datos, ingenieros de datos y expertos en ML del mundo):<\/strong><\/p>\n

El innovador Desaf\u00edo Omdena iRAP<\/a> ocurri\u00f3 durante 8 semanas a partir de noviembre de 2020 y reuni\u00f3 a m\u00e1s de 50 ingenieros de IA y aprendizaje autom\u00e1tico para encontrar una soluci\u00f3n para la recopilaci\u00f3n y codificaci\u00f3n acelerada e inteligente de datos de atributos de carreteras (AiRAP<\/a>para salvar vidas.<\/p>\n

Siendo un estudiante de pregrado, siempre me ha resultado un desaf\u00edo compaginar los estudios con algunas actividades extracurriculares. Siempre he intentado aprovechar al m\u00e1ximo mi tiempo libre. Este confinamiento no fue la excepci\u00f3n. Desde aprender y explorar Machine Learning hasta ser seleccionado como Ingeniero Junior de ML en un Proyecto de Visi\u00f3n Artificial en Omdena, hasta ascender a Ingeniero de Machine Learning al final de dos meses, fue algo muy destacable.<\/p>\n

Salvando vidas juntos<\/strong>
Los \u00faltimos dos meses no podr\u00edan haber sido m\u00e1s productivos: he colaborado en un proyecto de seguridad vial con el lema \u00ab#savinglivestogether\u00bb y he trabajado con algunos de los mejores ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico de todo el mundo. Estoy encantado de haber completado el proyecto de inteligencia artificial para la seguridad vial mediante Omdena<\/a> en colaboraci\u00f3n con iRAP<\/a>. El proyecto se puso en marcha a mediados de noviembre de 2020 con 50 agentes del cambio de todo el mundo. 50 agentes del cambio de #AI procedentes de 24 pa\u00edses (33% de ellas mujeres) se unen para dar el pistoletazo de salida al RoadSafety Challenge con iRAP.<\/p>\n

El enunciado del problema era \"Prevenir accidentes de tr\u00e1fico y salvar vidas\". El desaf\u00edo en s\u00ed me fascin\u00f3 mucho, por lo que estaba ansioso por empezar.<\/p>\n

Nuestro problema era mapear el riesgo de accidentes en cada carretera del planeta para cada tipo de usuario de la carretera; identificar las caracter\u00edsticas de dise\u00f1o de la infraestructura, la velocidad y el volumen que influyen en ese riesgo, y producir los datos regularmente para impulsar la visibilidad, la rendici\u00f3n de cuentas, la acci\u00f3n y el seguimiento del rendimiento.<\/p>\n

\"Lidar<\/p>\n

Imagen LiDAR de carretera (Fuente: Conjunto de datos de TomTom)<\/em><\/p>\n

El proyecto se centr\u00f3 en el an\u00e1lisis de datos y sus posibilidades, la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de carreteras a partir de datos existentes, produciendo Mapas de riesgo<\/a> de los accidentes hist\u00f3ricos, accidentes ocurridos para cada usuario de la v\u00eda, mapear el desempe\u00f1o de seguridad y lidiar con Calificaci\u00f3n con estrellas<\/a> de acuerdo con los est\u00e1ndares iRAP. Mi trabajo consisti\u00f3 en desarrollar modelos de detecci\u00f3n de objetos con YOLO v3, OpenCV, ResNet y COCO.<\/p>\n

De la Recopilaci\u00f3n de Datos al Etiquetado<\/strong>
Tuve que lidiar con la precisi\u00f3n de cada uno y c\u00f3mo podemos optimizarla para que se ajuste correctamente a nuestros datos. Tambi\u00e9n trabaj\u00e9 con im\u00e1genes panor\u00e1micas de TomTom<\/a> dataset. TomTom Historical Traffic Stats es un producto de autoservicio que analiza datos hist\u00f3ricos de ubicaci\u00f3n y proporciona informaci\u00f3n sobre el tr\u00e1fico en cuanto a velocidad, tiempo de viaje y tama\u00f1o de la muestra en la red vial. B\u00e1sicamente conten\u00eda todas las im\u00e1genes del mundo real de carreteras y tr\u00e1fico.<\/p>\n

Aqu\u00ed se incluye una de las im\u00e1genes. Elegimos este conjunto de datos porque contaba con datos LiDAR (Light Detection and Ranging), as\u00ed como con im\u00e1genes panor\u00e1micas, lo que nos ayud\u00f3 a analizar las caracter\u00edsticas de la carretera y a familiarizarnos con diversos aspectos de la misma que iRAP tiene en cuenta. El conjunto de datos de TomTom no estaba etiquetado, por lo que nuestro equipo lo etiquet\u00f3 seg\u00fan los est\u00e1ndares de iRAP con unas 3.964 im\u00e1genes (10,9 GB). Inclu\u00eda im\u00e1genes panor\u00e1micas de ESP (im\u00e1genes de carreteras de Espa\u00f1a) y MEX (im\u00e1genes de carreteras de M\u00e9xico).<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Panoramic<\/p>\n

Imagen panor\u00e1mica (Fuente: Conjunto de datos de TomTom)<\/em><\/p>\n

El primer y principal desaf\u00edo con los datos de TomTom para m\u00ed fue lidiar y manejar los big data usando Amazon S3, algo que no hab\u00eda hecho antes. Recib\u00ed un buen apoyo de la comunidad cada vez que me qued\u00e9 atascado con alg\u00fan problema de este tipo. Lo mejor fue que algunos de los otros colaboradores estaban activos en Slack en cualquier momento del d\u00eda, a quienes pod\u00eda contactar.<\/p>\n

Yo, junto con el equipo, anot\u00e9 las im\u00e1genes manualmente y utilizamos una herramienta de etiquetado (labelImg). Completamos la anotaci\u00f3n de casi 2K im\u00e1genes capturadas por TomTom. Adem\u00e1s, tuve la oportunidad de trabajar en el pipeline del proyecto utilizando Spell ML.<\/p>\n

Spell ML es una plataforma para construir y gestionar proyectos de aprendizaje autom\u00e1tico. Generalmente se utiliza para la canalizaci\u00f3n de proyectos de aprendizaje autom\u00e1tico. Nuestro equipo utiliz\u00f3 este software para canalizar el trabajo de cada individuo o grupo peque\u00f1o para convertirlo en la pieza final completa.<\/p>\n

\"Labelling<\/p>\n

Etiquetado de im\u00e1genes panor\u00e1micas usando el software LabelImg<\/em><\/p>\n

La Comunidad, la Ayuda y las Llamadas de Sprint<\/strong>
Tambi\u00e9n tuvimos algunas sesiones de c\u00f3digo y sesiones de datos donde todos los colaboradores que trabajaban en la misma parte ten\u00edan una sesi\u00f3n interactiva para resolver dudas, ayudarse mutuamente y, de hecho, construir una comunidad.<\/p>\n

Me gustar\u00eda mencionar especialmente el sprint de anotaci\u00f3n, donde todos los colaboradores involucrados en esta tarea se unieron y discutieron el etiquetado, el software utilizado para anotar im\u00e1genes. Dividimos las im\u00e1genes entre nosotros y continuamos anot\u00e1ndolas. Este sprint dur\u00f3 casi 8-10 horas, donde todos eran libres de unirse y salir seg\u00fan su zona horaria. Tambi\u00e9n tuvimos varias otras reuniones donde todos compartieron su estado de trabajo, sus dudas y las dificultades que enfrentaron en cualquier momento, y se ayudaron mutuamente con todo su conocimiento.<\/p>\n

Con raz\u00f3n dijo Helen Keller: <\/strong>\u201cSolos, podemos hacer tan poco; juntos, podemos hacer tanto\u201d.\u201d<\/strong><\/h2>\n

Tuve una gran experiencia de aprendizaje y trabajo con todos los incre\u00edbles agentes de cambio que pusieron todo su esfuerzo para lograr esto. Aparte de mis habilidades t\u00e9cnicas, mejor\u00e9 enormemente mis habilidades de comunicaci\u00f3n. Tuve la oportunidad de conocer a muchos cient\u00edficos de datos nuevos y extraordinarios de todo el mundo, y creo sinceramente que hacer amigos trabajando juntos es un logro para m\u00ed.<\/p>\n

La comunidad Omdena fue lo mejor que podr\u00eda haber pedido. Pude comunicarme con muchos agentes de cambio, donde aprend\u00ed y explor\u00e9 diferentes cosas que no habr\u00edan sido posibles sin el apoyo de la comunidad. Aprender de la experiencia y el conocimiento de los dem\u00e1s es el factor m\u00e1s crucial cuando se trata de la formaci\u00f3n de equipos. Lo mejor fue que todos los colaboradores compartieron su experiencia y conocimiento, muy firmemente y positivamente sobre cualquier tarea en particular. El proyecto cont\u00f3 con personas tan diversas de diferentes regiones del mundo, pero todos estuvieron unidos como equipo.<\/p>\n

\"vote<\/p>\n

Para concluir, dir\u00eda que disfrut\u00e9 mucho ser parte de este equipo y comprend\u00ed que la creaci\u00f3n de comunidad es tan importante como el aprendizaje de cosas t\u00e9cnicas para que el trabajo en equipo sea exitoso.<\/p>\n

#comunidad #porunbiencom\u00fan #seguridadvial #visi\u00f3nartificial #salvemosvidasjuntos #3estrellasom\u00e1s<\/strong><\/h2>\n

 <\/p>\n

\u00a1Nuestro m\u00e1s sincero agradecimiento a Rutuja y al equipo del iRAP Omdena Challenge! \u00danete a los futuros proyectos de Omdena aqu\u00ed.<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u201cIncredible change happens in your life when you decide to take control of what you have power over instead of craving control over what you don\u2019t.\u201d \u2014 Steve Maraboli Rutuja Kawade, an ML Engineer at Omdena | AI for Social Good reflects to medium.com on her experience working on the iRAP Omdena Challenge in recent […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":2423,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[28,266],"tags":[267,146,147,268,148,269],"class_list":["post-2422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-global-news","category-airap","tag-ai","tag-ai-rap","tag-airap","tag-machine-learning","tag-omdena","tag-volunteer"],"acf":[],"yoast_head":"\niRAP volunteer reflects: I grew 10X while making friends from around the world - iRAP<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/irap.org\/es\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"iRAP volunteer reflects: I grew 10X while making friends from around the world\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u201cIncredible change happens in your life when you decide to take control of what you have power over instead of craving control over what you don\u2019t.\u201d \u2014 Steve Maraboli Rutuja Kawade, an ML Engineer at Omdena | AI for Social Good reflects to medium.com on her experience working on the iRAP Omdena Challenge in recent […]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/irap.org\/es\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"iRAP\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/iRAPfb\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-02-28T09:02:42+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-04-30T02:38:03+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/irap.org\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/omdena-rutuja-e1614545606798.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"671\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"385\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"briarlea\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@irapsavinglives\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@irapsavinglives\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"briarlea\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"briarlea\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/43c12f13c931c89152dd32340ecaa757\"},\"headline\":\"iRAP volunteer reflects: I grew 10X while making friends from around the world\",\"datePublished\":\"2021-02-28T09:02:42+00:00\",\"dateModified\":\"2026-04-30T02:38:03+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/\"},\"wordCount\":1100,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/04\\\/omdena-rutuja-e1614545606798.png\",\"keywords\":[\"AI\",\"Ai-RAP\",\"AiRAP\",\"machine learning\",\"Omdena\",\"Volunteer\"],\"articleSection\":[\"Global News\",\"AiRAP\"],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/\",\"name\":\"iRAP volunteer reflects: I grew 10X while making friends from around the world - 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