En su desarrollo se ejecutaron dos caminos paralelos, uno basado en las técnicas convencionales de visión computacional, en la detección de contornos y anomalías ópticas; y otro fundado en aprendizaje profundo o Deep Learning, rama de la Inteligencia Artificial que busca dotar con inteligencia y capacidad de aprender a equipos de cómputo, en base a un proceso que emula el aprendizaje humano.La solución de EY Chile utiliza como plataforma Microsoft Azure que es alimentado con distintas imágenes de objetos de interés, a modo de ejemplo, desde los cuales sea posible encontrar generalidades que permitan, una vez aprendida la lección, clasificar imágenes nuevas y decidir si corresponde a alguna de las categorías conocidas por el sistema.Trabajo colaborativo Patricio Cofre, socio de consultoría de EY Chile, señaló que "algunos de los desafíos que encontramos en este caso tenían que ver con la capacidad de identificar objetos de sólo unos pocos pixeles dentro de imagen de varios millones de pixeles, para lo cual la astronomía ya cuenta con un set de técnicas muy maduras, así como otras de vanguardia que hemos tenido la oportunidad de transferir para este caso de uso”.El mayor Sebastián Aguirre, líder de este proyecto, destacó la posibilidad de ejecutar este tipo de trabajos colaborativos: “Es fundamental la integración de esfuerzos con profesionales de renombre, lo que amplía exponencialmente las opciones de solución al conformar equipos multidisciplinarios que, de manera ágil, responsable y técnicamente preparados, enfrentan distintos desafíos para cumplir con un objetivo definido y, con ello, solucionar la problemática existente.
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