Avanzando en SIG con Innovación en IA
El formato PDF representa una fuente de complicaciones y pérdida de tiempo dentro de la comunidad SIG. Nuestra visión consiste en emplear el aprendizaje automático para eliminar el PDF como un obstáculo, garantizando su completa interoperabilidad con cualquier plataforma SIG. Nuestro primer paso hacia esta meta es la introducción de nuestro plugin para QGIS, diseñado para la vectorización de datos presentes en archivos PDF y GeoTIFF. Este plugin ofrece una solución más eficiente para la conversión de imágenes rasterizadas en capas vectoriales, reduciendo significativamente el tiempo dedicado a esta tarea. Con nuestra funcionalidad de autocompletado basada en inteligencia artificial, las horas empleadas en la digitalización pueden reducirse a minutos, ya que el sistema completa automáticamente líneas y polígonos iniciados por el usuario. En este artículo, detallaremos el desarrollo del plugin, su implementación y las futuras aplicaciones de la Inteligencia Artificial Geoespacial (GeoAI) en relación con los archivos PDF.
Beneficios del Plugin
Este nuevo plugin fue desarrollado con el propósito específico de optimizar la eficiencia temporal en el proceso de vectorización de archivos PDF dentro de los equipos de SIG. Nuestra meta es potenciar a los profesionales del ámbito SIG y simplificar una tarea rutinaria, reduciendo así la carga de trabajo asociada. Mientras que la vectorización de una línea curva puede requerir cientos de clics, nuestro plugin logra completar este proceso con tan solo dos clics, finalizándolo en menos de un minuto.
Más Ejemplos de Software de Autovectorización
Otros ingenieros geoespaciales han intentado abordar este problema de digitalización, sin aprendizaje automático. Un ejemplo es AutoTrace, un plugin de QGIS actualizado por última vez en 2015 que utiliza la búsqueda de caminos Q* para trazar a lo largo de líneas de colores sólidos. También está ContourTrace de 2011 para digitalizar líneas de contorno.
Durante el transcurso de nuestra investigación, observamos que la incorporación de un modelo de aprendizaje automático debidamente entrenado en el proceso de trabajo del técnico SIG puede incrementar el rendimiento hasta diez veces más, en contraste incluso con estos enfoques que no emplean IA.
Características de nuestro Digitalizador de IA para QGIS
En el núcleo de nuestro plugin reside un modelo de inteligencia artificial capacitado para identificar y transformar de manera precisa las características de imágenes rasterizadas en datos vectoriales. La arquitectura personalizada de este modelo permite una detección precisa de las líneas raster, facilitando tanto la vectorización de líneas como de polígonos, y garantizando una salida de datos precisa y confiable. En promedio, nuestro modelo logra mantener la precisión de las líneas dentro del mismo píxel que un profesional de SIG seleccionaría, aunque aún no hemos superado el rendimiento humano (¡todavía!).
Cómo Usar el Plugin
Instalación
El primer paso es instalar el plugin. Para instalar el plugin debes abrir QGIS y encontrarlo en el repositorio oficial de plugins de QGIS como "Bunting Labs AI Vectorizer".
Así es como aparece el plugin en el administrador de plugins de QGIS
Este es el icono a seleccionar en la barra de herramientas, al pasar el mouse sobre él debe leerse “Vectorizar con IA”
El icono anterior aparecerá en tu barra de herramientas de plugins. Haz clic en él para proceder a través del proceso de incorporación, donde te registrarás con tu correo electrónico y confirmarás tu cuenta. ¡Ahora, podrás usar la IA!
Si ya te has registrado a través del sitio web, tu proceso para usar el plugin es el mismo excepto que se te pedirá que introduzcas tu Clave, que es una cadena de letras y números encontrada en tu panel de control después de que inicies sesión.
Estarás en una prueba gratuita para usar el plugin en tus propios mapas. Si deseas aumentar el rendimiento de digitalización, puedes actualizar para obtener más uso y más funciones, como un control detallado sobre cómo almacenamos tus mapas.
Líneas
Para iniciar el plugin, haz clic en una capa vectorial y entra en modo de edición. Luego localiza y selecciona el icono del vectorizador en la barra de herramientas para comenzar a digitalizar. Encuentra la línea que quieres digitalizar y haz el primer segmento (dos clics, uno al inicio de la línea y otro un poco más adelante en la línea para darle al IA el contexto que necesita). Luego, la IA completará tanto de la línea como pueda y te indicará cuándo continuar. Cuando estés satisfecho con la digitalización, simplemente haz clic derecho y se creará una nueva línea.
Polígonos
¡Todo este proceso también funciona para polígonos! Si usas el plugin en una capa de polígono activa, entonces trazará el borde del polígono y llenará el interior. Luego puedes hacer clic derecho para capturar el polígono en tu capa vectorial.
Edición
Cuando el autocompletado se desvía o selecciona la línea incorrecta, puedes corregirlo utilizando la tecla Shift para ajustar la línea y continuar con la vectorización.
- Mantén presionada la tecla Shift y mueve el cursor sobre el último vértice correcto, luego haz clic izquierdo. Esto cortará la línea hasta ese punto.
- Mantén presionada la tecla Shift y haz clic izquierdo según sea necesario para atravesar la sección problemática.
- Finalmente, suelta la tecla Shift y haz clic izquierdo para continuar con el autocompletado.
No te preocupes por la compatibilidad del plugin con tu computadora. Si puede ejecutar y manejar QGIS entonces puedes manejar nuestro plugin. La IA se ejecuta de manera remota en nuestro servidor web, por lo que no necesitas el hardware costoso que usamos. El tráfico entre nuestro servidor web y el plugin está encriptado, por lo que tus datos permanecen seguros.
Reactivación del Plugin
Si necesitas usar cualquier otra característica de QGIS y quieres volver a usar el plugin de IA, simplemente selecciona el icono nuevamente y la IA se volverá a activar.
Cómo Construimos el Autocompletado de IA
El desarrollo comenzó con una preparación de datos exhaustiva, asegurando que nuestra IA tuviera una amplia gama de características geoespaciales de las cuales aprender. Este paso fue crucial para hacer la herramienta adaptable a cualquier mapa que se le presentara. Dado que SIG es un campo tan rico con tantas aplicaciones, el plugin necesita poder trabajar en cualquier estilo de mapas, así que lo entrenamos para que sea lo más robusto posible.
Después de establecer un sólido conjunto de datos, una tarea crucial en la que aún estamos trabajando es el entrenamiento de nuestro modelo de IA. Nos hemos dedicado a garantizar que el modelo priorice la precisión en la mayor medida posible. Reconociendo que solo las vectorizaciones perfectas resultan verdaderamente útiles, nos hemos asegurado de que el modelo de IA refleje este enfoque. En la práctica, esto implica que lo hemos entrenado para enfocarse al máximo en la línea que estás trazando, evitando distracciones con otras características en el mapa, sin importar su complejidad.
Resultados
El resultado es una herramienta que mejora la velocidad del proceso de trazado de información raster a capas vectoriales. Aunque es una mejora significativa, lo vemos como un paso en el viaje continuo del avance de la tecnología SIG, no como un punto final.
Conclusión: Mirando hacia adelante en SIG con IA
El Digitalizador de IA para QGIS es nuestra contribución más reciente a la comunidad SIG, una herramienta diseñada para optimizar un aspecto particularmente laborioso del trabajo en SIG. Es un testimonio de cómo la IA puede integrarse en los flujos de trabajo de SIG para ofrecer mejoras prácticas.
Qué Sigue en QGIS con IA
Mientras miramos hacia el futuro, estamos emocionados de estar desarrollando más plugins experimentales para abordar cada problema que los PDFs causan. Lo próximo en nuestra hoja de ruta es una IA que georreferencia automáticamente mapas. Examinamos el mapa en busca de características que un humano usaría para georreferenciar, como contornos de edificios, intersecciones, características geográficas, y los alineamos con conjuntos de datos públicos. Al momento de escribir esto, nuestra IA puede georreferenciar mapas con una precisión de hasta 5 metros, y estamos deseando reducir eso a una precisión de menos de 1 metro.
Mirando más adelante en 2024, planeamos agregar una de nuestras características más solicitadas: extracción de metadatos con IA. Mantener actualizados los metadatos con tus características es una batalla constante en SIG, y los recientes desarrollos en modelos de lenguaje grande están haciendo que sea cada vez más posible.
¿Quieres probar características experimentales?
Si usas nuestro digitalizador de IA y quieres probar la beta de nuestro georreferenciador de IA, ¡contacta a [email protected]! Siempre estamos emocionados de ver en qué están trabajando las personas