{"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":"Un voluntario del programa iRAP reflexiona: Crec\u00ed diez veces m\u00e1s mientras hac\u00eda amigos de todo el mundo."},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">\u201c<em class=\"ig\">En tu vida se producen cambios incre\u00edbles cuando decides tomar el control de aquello sobre lo que tienes poder, en lugar de anhelar el control sobre lo que no puedes controlar.<\/em>\u201d\u2014 Steve Maraboli<\/h2>\n<p><strong>Rutuja Kawade, ingeniera de aprendizaje autom\u00e1tico en Omdena | IA para el bien social, reflexiona sobre... <a href=\"https:\/\/medium.com\/omdena\/a-computer-vision-project-where-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world-64bcd3cf5c21\">medio.com<\/a> sobre su experiencia trabajando en el <a href=\"https:\/\/omdena.com\/projects\/ai-road-safety\/\">Desaf\u00edo iRAP Omdena<\/a> En los \u00faltimos meses: Desde la recopilaci\u00f3n de datos hasta el an\u00e1lisis exploratorio de datos (EDA), pasando por el etiquetado y la creaci\u00f3n de sofisticados modelos de aprendizaje autom\u00e1tico (ML) para evaluar la seguridad vial (con algunos de los mejores cient\u00edficos de datos, ingenieros de datos y expertos en aprendizaje autom\u00e1tico del mundo):<\/strong><\/p>\n<p>El innovador <a href=\"https:\/\/omdena.com\/projects\/ai-road-safety\/\">Desaf\u00edo iRAP Omdena<\/a> Se llev\u00f3 a cabo durante 8 semanas a partir de noviembre de 2020 y se cont\u00f3 con la participaci\u00f3n de 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 (<a href=\"https:\/\/irap.org\/es\/project\/ai-rap\/\">AiRAP<\/a>) para salvar vidas.<\/p>\n<p>Como estudiante de pregrado, compaginar los estudios con actividades extracurriculares siempre ha sido un reto para m\u00ed. Siempre he intentado aprovechar al m\u00e1ximo mi tiempo libre. Este confinamiento no fue la excepci\u00f3n. Desde aprender y explorar el aprendizaje autom\u00e1tico hasta ser seleccionado como ingeniero junior de aprendizaje autom\u00e1tico en un proyecto de visi\u00f3n artificial en Omdena, y ascender a ingeniero de aprendizaje autom\u00e1tico en tan solo dos meses, todo fue realmente destacable.<\/p>\n<p><strong>Salvar vidas juntos<\/strong><br \/>Los \u00faltimos dos meses no podr\u00edan haber sido m\u00e1s productivos que colaborando en un proyecto de seguridad vial con el lema #salvandovidasjuntos y trabajando con algunos de los mejores ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico del mundo. Estoy encantado de haber completado el proyecto de IA para la seguridad vial por <a href=\"https:\/\/omdena.com\/\">Omdena<\/a> en colaboraci\u00f3n con <a href=\"https:\/\/irap.org\/es\/\">iRAP<\/a>. El proyecto comenz\u00f3 a mediados de noviembre de 2020 con 50 agentes de cambio de todo el mundo. 50 agentes de cambio de #AI de 24 pa\u00edses (331 mujeres de TP8T) se unen para dar inicio al Desaf\u00edo de Seguridad Vial con iRAP.<\/p>\n<p>El problema planteado era: Prevenir accidentes de tr\u00e1fico y salvar vidas. El reto en s\u00ed me fascin\u00f3, as\u00ed que estaba deseando empezar.<\/p>\n<p>Nuestro problema consist\u00eda en elaborar un mapa del riesgo de accidentes en todas las carreteras del planeta para cada tipo de usuario; identificar las caracter\u00edsticas de dise\u00f1o de la infraestructura, velocidad y volumen que influyen en ese riesgo, y generar los datos peri\u00f3dicamente para impulsar la visibilidad, la rendici\u00f3n de cuentas, la acci\u00f3n y el seguimiento del rendimiento.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/irap.org\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Lidar-image-of-Road-TomTom-Dataset.jpeg\" alt=\"Lidar image of Road - TomTom Dataset\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Imagen LiDAR de la carretera (Fuente: conjunto de datos TomTom)<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">El proyecto se centr\u00f3 en el an\u00e1lisis de datos y sus posibilidades, extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas viales a partir de datos existentes, producci\u00f3n <a href=\"https:\/\/irap.org\/es\/how-we-can-help\/?et_open_tab=et_pb_tab_2\">Mapas de riesgo<\/a> de los accidentes hist\u00f3ricos, accidentes recorridos por cada usuario de la carretera, mapear el desempe\u00f1o de seguridad y tratar con <a href=\"https:\/\/irap.org\/es\/how-we-can-help\/?et_open_tab=et_pb_tab_0\">Calificaci\u00f3n por estrellas<\/a> De acuerdo con los est\u00e1ndares iRAP. Mi trabajo consisti\u00f3 en la creaci\u00f3n de modelos de detecci\u00f3n de objetos con YOLO v3, OpenCV, ResNet y COCO.<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>Desde la recopilaci\u00f3n de datos hasta el etiquetado<\/strong><br \/>Tuve que lidiar con la precisi\u00f3n de cada una de ellas y c\u00f3mo podemos optimizarla para que se ajuste correctamente a nuestros datos. Tambi\u00e9n trabaj\u00e9 con im\u00e1genes panor\u00e1micas de la <a href=\"https:\/\/www.tomtom.com\/en_au\/\">TomTom<\/a> Conjunto de datos. 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, como la velocidad, el tiempo de viaje y el tama\u00f1o de la muestra en la red vial. B\u00e1sicamente, contiene todas las im\u00e1genes reales de carreteras y tr\u00e1fico.<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">Aqu\u00ed se incluye una de las im\u00e1genes. Elegimos este conjunto de datos porque conten\u00eda im\u00e1genes LiDAR (detecci\u00f3n y medici\u00f3n de luz) e im\u00e1genes panor\u00e1micas, lo que nos ayud\u00f3 a analizar las caracter\u00edsticas de la carretera y familiarizarnos con diversos aspectos 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 iRAP, con aproximadamente 3964 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>&nbsp;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/irap.org\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Panoramic-image-source-TomTom.jpeg\" alt=\"Panoramic image - source TomTom\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Imagen panor\u00e1mica (Fuente: Conjunto de datos de TomTom)<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">El principal desaf\u00edo que enfrent\u00e9 al trabajar con los datos de TomTom fue gestionar el gran volumen de datos mediante Amazon S3, algo que no hab\u00eda hecho antes. Recib\u00ed un buen apoyo de la comunidad cuando me encontr\u00e9 con alg\u00fan problema. Lo mejor fue que algunos de los colaboradores estaban disponibles en Slack a cualquier hora del d\u00eda y pod\u00eda contactarlos sin problema.<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">Junto con el equipo, anot\u00e9 las im\u00e1genes manualmente y utilizamos una herramienta de etiquetado (labelImg). Completamos la anotaci\u00f3n de casi 2000 im\u00e1genes capturadas por TomTom. Adem\u00e1s, tuve la oportunidad de trabajar en el desarrollo del proyecto utilizando Spell ML.<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">Spell ML es una plataforma para crear y gestionar proyectos de aprendizaje autom\u00e1tico. Generalmente se utiliza para optimizar el flujo de trabajo de estos proyectos. Nuestro equipo utiliz\u00f3 este software para optimizar el trabajo de cada individuo o peque\u00f1o grupo y as\u00ed integrarlo en el producto final.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/irap.org\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Labelling-panoramic-images-using-Labellmg-software.png\" alt=\"Labelling panoramic images using Labellmg software\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Etiquetado de im\u00e1genes panor\u00e1micas mediante el software LabelImg<\/em><\/p>\n<p><strong>La comunidad, la ayuda y las llamadas de Sprint<\/strong><br \/>Tambi\u00e9n realizamos algunas sesiones intensivas de c\u00f3digo y de datos en las que todos los colaboradores que trabajaban en la misma parte participaban en una sesi\u00f3n interactiva para resolver dudas, ayudarse mutuamente y, de hecho, construir una comunidad.<\/p>\n<p>Me gustar\u00eda destacar especialmente la sesi\u00f3n intensiva de anotaci\u00f3n, en la que todos los colaboradores participaron y debatieron sobre el etiquetado y el software utilizado para anotar im\u00e1genes. Repartimos las im\u00e1genes y continuamos con su anotaci\u00f3n. Esta sesi\u00f3n dur\u00f3 entre 8 y 10 horas, con la posibilidad de unirse y marcharse seg\u00fan la zona horaria de cada participante. Tambi\u00e9n tuvimos varias reuniones en las que compartimos el estado de nuestro trabajo, nuestras dudas y las dificultades que encontr\u00e1bamos, y nos ayudamos mutuamente con todo nuestro conocimiento.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><strong>Helen Keller tiene raz\u00f3n al decir: <\/strong><strong>\u201cSolos, podemos hacer muy poco; juntos, podemos hacer mucho.\u201d<\/strong><\/h2>\n<p style=\"text-align: left;\">Tuve una experiencia de aprendizaje y trabajo incre\u00edble con todos los agentes de cambio que dedicaron todos sus esfuerzos para lograrlo. Adem\u00e1s de mis habilidades t\u00e9cnicas, mejor\u00e9 enormemente mis habilidades de comunicaci\u00f3n. Conoc\u00ed a muchos cient\u00edficos de datos nuevos y extraordinarios de todo el mundo, y sinceramente creo que hacer amigos trabajando juntos es un gran logro para m\u00ed.<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">La comunidad de Omdena fue lo mejor que pude haber deseado. Pude comunicarme con muchos agentes de cambio, aprendiendo y explorando cosas que no habr\u00edan sido posibles sin su apoyo. Aprender de la experiencia y el conocimiento de los dem\u00e1s es fundamental para el buen desarrollo del equipo. Lo mejor fue que todos los colaboradores compartieron su experiencia y conocimiento de forma firme y positiva sobre cada tarea. El proyecto cont\u00f3 con personas muy diversas de diferentes regiones del mundo, pero todas estaban unidas como un solo equipo.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/irap.org\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/vote-of-thanks.jpg\" alt=\"vote of thanks\" \/><\/p>\n<p>En conclusi\u00f3n, dir\u00eda que disfrut\u00e9 mucho formando parte de este equipo y comprend\u00ed que la creaci\u00f3n de comunidad es tan importante como el aprendizaje de aspectos t\u00e9cnicos para que el trabajo en equipo sea un \u00e9xito.<\/p>\n<h2><strong>#comunidad #aiforgood #seguridadVial #visi\u00f3nPorComputadora #SalvandoVidasJuntos #3starsorbetter<\/strong><\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>\u00a1Nuestro m\u00e1s sincero agradecimiento a Rutuja y al equipo del iRAP Omdena Challenge! \u00danete a futuros proyectos de Omdena. <a href=\"http:\/\/www.omdena.com\/projects\">aqu\u00ed.<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\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 [&hellip;]<\/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":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.8 (Yoast SEO v28.2) - 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