Deforestación en la selva tropical: cómo se identificaron pistas de aterrizaje ilegales con el uso de inteligencia artificial

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Identificar pistas de aterrizaje con inteligencia artificial: esta es una de las 180 pistas de aterrizaje, ubicada al lado de una parada estratégica para vuelos hacia las minas de oro en la selva. Imagen: Anderson Coelho/Intercept Brasil (2022)

El Rainforest Investigations Network (RIN) preguntó a sus becados de 2021 sobre las metodologías innovadoras que utilizaron en sus investigaciones. Esta historia se publicó en colaboración con el Pulitzer Center.

Con técnicas que incluyen inteligencia artificial para analizar imágenes satelitales, los periodistas consiguieron datos nunca antes vistos que muestran corrupción y sistemas responsables de la destrucción de la selva tropical más grande del mundo. Aquí contamos cómo lo hicieron. 

El becario de RIN, Hyury Potter, lleva los últimos dos años informando sobre la relación entre las pistas de aterrizaje clandestinas y las minas ilegales en la selva amazónica de Brasil. Al iniciar su investigación, se enfrentó a un problema: ¿cómo encontrar los aeródromos ilegales escondidos en la enorme selva amazónica?

Mientras trabajaba con científicos de datos de Earthrise Media —una organización sin ánimo de lucro que ayuda a periodistas y ONGs con temas relacionados con la geociencia—, Potter ideó un plan innovador: diseñar un algoritmo que pueda identificar características de minas y pistas de aterrizaje ilegales en imágenes satelitales. 

Joseph Poliszuk, un becario venezolano, usó la misma metodología para una investigación RIN. La técnica consiste en seleccionar de forma manual información de imágenes satelitales de archivo y después usarla como base para que los programas encuentren patrones similares en fotografías recientes. Este proceso de aprendizaje automático les permitió a Potter y a Poliszuk escanear más información satelital en alta resolución y cubrir territorios gigantescos como el Amazonas brasileño y venezolano. 

Este tipo de modelo estadístico y computacional se conoce como una red neuronal artificial. La que utilizó Potter estaba entrenada para mirar parcelas de 44 x 44 píxeles de 10 metros, el equivalente a un área terrestre cuadrada de 440 m x 440 m, al tiempo que analizaba cientos de imágenes tomadas por el satélite Sentinel 2 en 2021. En GitHub pueden encontrarse más detalles sobre esta metodología y el conjunto de datos completo sobre las minas y pistas aéreas. 

El programa de IA encontró 1,269 pistas de aterrizaje más de las registradas en el Amazonas brasileño. Muchas se identificaron contrastándolas con la información de Open Street Map, un mapa global comunitario de caminos y otras infraestructuras.

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En la página de GitHub de Earthrise Media, estas imágenes explican cómo seleccionó el equipo las características geoespaciales para que el programa detectara minas. Las líneas amarillas delimitan ejemplos característicos de estas minas. Imagen: Earthrise Media

Potter y el medio para el que trabajaba, Intercept Brasil, se asociaron con Manuela Andreoni, becada RIN y periodista del New York Times, para verificar si las coordenadas obtenidas correspondían a pistas de aterrizaje ilegales. Los reporteros revisaron de forma manual los resultados y encontraron que un tercio de estos aeródromos estaban ubicados cerca de minas de oro ilegales. 

La historia salió en la primera página del New York Times y fue una de las investigaciones más populares publicadas por el Intercept Brasil, en 2022. Otros medios informaron sobre las pistas ilegales y su relación con crímenes medioambientales. El tema fue parte del debate político durante las actuales elecciones brasileñas. 

Potter visitó algunos de los aeródromos clandestinos en octubre de 2021 y produjo un cortometraje documental, en el que entrevistó a los pilotos que arriesgan sus vidas despegando y aterrizando en estas pistas ilegales con aviones sobrecargados. El video se viralizó y se compartió en redes sociales brasileñas, hasta alcanzar casi medio millón de visualizaciones. 

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En las regiones donde es difícil movilizarse por automóvil o en barco, los aviones transportan todo tipo de cargas como gasolina, comida para animales… y mercancía para el crimen organizado. Imagen: Anderson Coelho/Intercept Brasil. Brasil, 2022

Meses antes de publicar los datos y el documental sobre el aeródromo clandestino, Potter ya había demostrado que una compañía minera se apoderó de forma ilegal de más de $200 millones de dólares en oro en un área protegida del Amazonas. La compañía había construido una pista de aterrizaje clandestina para su operación. 

Seis meses después de que se publicara la historia, en abril de 2022, la policía federal brasileña arrestó a los dueños de la empresa minera. 

En una colaboración con la revista belga Knack, Potter y el Intercept también revelaron que la refinería de oro más grande de Brasil pertenece a un magnate belga sentenciado en Bélgica por lavado de dinero. 

Además, descubrieron que el inversor belga está conectado a un grupo de compañías que vende oro a empresas multinacionales como Tesla, Amazon, Dell y Starbucks. Después de ser contactados por Potter, Dell publicó una declaración en la que anunciaban que ya no comprarían oro del grupo belga. 

Un mes después de esta revelación, el Departamento del Tesoro de EE.UU. sancionó al hermano y exsocio del magnate de oro belga. 

Potter y Earthrise Media convirtieron su programa de IA en una página web interactiva, llamada Amazon Mining Watch, donde otros periodistas y el público general pueden encontrar las minas y pistas de aterrizaje en la jungla del Amazonas. Los datos y la programación para esta plataforma pueden encontrarse en GitHub

Pulitzer Center: Parte de tu investigación se basa en los datos. ¿Puedes darnos un resumen sobre cómo los utilizaste para potenciar tu investigación? ¿Qué problemas buscabas resolver con ellos?

Hyury Potter: Queríamos demostrar que las minas ilegales usan pistas de aterrizaje clandestinas para sus negocios en el Amazonas. Un paso importante era encontrar las pistas construidas en medio de la selva. Con la ayuda del equipo de Earthrise Media, ubicamos más de 2,000 pistas en el Amazonas brasileño. La IA nos ayudó a identificar marcas en la selva que parecieran aeródromos; después, usamos información pública y páginas web que ofrecen imágenes satelitales para verificar cuáles de estas pistas estaban registradas. Después de esta revisión, terminamos con casi 1,500 pistas de aterrizaje clandestinas. 

Al contar con la ubicación de estos aeródromos, buscamos coincidencias en datos públicos con información de geolocalización como multas ambientales, solicitudes para abrir minas y propietarios de las tierras. Esto nos sirvió para identificar a los verdaderos dueños de estas pistas clandestinas y, por consiguiente, los negocios relacionados con ellos. 

Por medio de una pista de aterrizaje clandestina, por ejemplo, descubrimos el caso de la empresa minera Gana Gold, la cual extrajo más de R$1,000 millones ($200 millones de dólares americanos) en oro de un área protegida. Embargaron la compañía luego de que se publicara nuestra historia en The Intercept Brasil y Mongabay

Unos meses después, sacamos una segunda historia en la que demostramos que Gana Gold había firmado un acuerdo con el gobierno estatal para suministrar oro a una nueva refinería que están construyendo en Belém, la segunda ciudad más grande en el Amazonas brasileño. 

Uno de los principales inversores en esta refinería de oro es un magnate belga condenado por lavar dinero comprando y vendiendo oro. También figura como presidente de la empresa que vende el mineral a grandes compañías estadounidenses como Tesla, Amazon, Dell y Starbucks. Contactamos a estas compañías y Dell fue la única que anunció que van a eliminar a la empresa belga de su lista de proveedores de oro. 

PC: ¿Qué datos e información utilizaron para su investigación?

HP: Usamos los registros de aeródromos que el gobierno de Brasil comparte como información pública. También utilizamos los datos de permisos de minería, registros de propiedades rurales y multas ambientales. Además, aprovechamos las bases de datos de territorios indígenas y áreas protegidas para descifrar cuáles pistas de aterrizaje clandestinas estaban ubicadas dentro de estas zonas. Esta información es descargable. 

PC: ¿Cómo obtuvieron los datos? ¿Utilizaron herramientas específicas para hacerlo?

HP: Earthrise Media nos envió la primera lista de pistas de aterrizaje que encontraron utilizando IA. La Agencia de Aviación Brasileña (ANAC) ofrece información sobre dónde están los aeródromos civiles registrados y el Ministerio de Defensa tiene una lista en su página web con la ubicación de las pistas militares. Comparamos esta información con la del Sistema Cuántico de Información Geográfica (QGIS, por sus siglas en inglés) para encontrar las pistas que no estaban registradas y eran, por lo tanto, clandestinas. 

Usamos el QGIS de nuevo para relacionar estas pistas con las locaciones de las solicitudes de minería, tierras indígenas, áreas protegidas, propiedades rurales y multas ambientales. El objetivo principal era identificar quiénes podrían ser los dueños y los usuarios de los aeródromos. 

PC: ¿Qué programas utilizaron para manejar la información?

HP: Yo no sé programar, así que utilicé herramientas simples para trabajar con los datos disponibles. Además del QGIS, usé las hojas de cálculo de Google y el buscador DB de SQLite para las listas más pesadas. 

PC: ¿Cuál fue la parte más difícil de su trabajo con los datos? ¿Cómo la superaron?

HP: Lo más difícil fue confirmar las pistas de aterrizaje. El trabajo de Earthrise Media identificando estas marcas en la selva fue excepcional, pero la IA no hace todo el trabajo por sí sola. Tuvimos que revisar varias veces las pistas de aterrizaje, comparándolas con las bases de datos públicas. Además, hablamos con investigadores y ONGs que también trabajan con poblaciones indígenas, así como con procuradores y agentes de policía que investigan actividades ilegales en el Amazonas. Esto nos ayudó a sentirnos más seguros sobre el resultado final de nuestro proyecto. 

Recursos adicionales

Argentina: inteligencia artificial en el periodismo de La Nación

Cómo se descubrió una gran red de minería ilegal en Venezuela

Cómo utilizar la IA de manera efectiva en el periodismo de investigación


Jelter Meers, Rainforest Investigations NetworkJelter Meers es gerente de programación para el Rainforest Investigations Network en el Pulitzer Center. Empezó como periodista en el Midwest Center for Investigative Reporting de Illinois, donde escribió sobre viviendas, migración, labor y grandes agricultoras. Sus investigaciones y reportajes se han publicado en EE.UU. y Europa. 

Kuek Ser Kuang KengKuek Ser Kuang Keng, de Kuala Lumpur, es el editor de datos en el Rainforest Investigations Network. Tiene más de 15 años de experiencia en periodismo digital y pasó ocho años en Malaysiakini, en Malasia, dirigiendo una página web de noticias independiente, donde trabajó en notorios casos de corrupción y fraude electoral. Ha trabajado también con NBC News, Foreign Policy y PRI.org.

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