ALERTCalifornia — la Red de Cámaras de la UC San Diego y CAL FIRE que Alerta Antes de las Llamadas de Emergencia
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La Contraloría General de la República de Costa Rica construyó dIAra, cámaras solares de bajo costo junto a una red neuronal entrenada para identificar personas y maquinaria en obras públicas, generando alertas en tiempo real para auditores. Todo el hardware y los modelos de IA se publican como código abierto en GitHub; un primer piloto en una escuela en construcción reportó 'muy buenos resultados.'
La Contraloría General de la República (CGR) de Costa Rica, la institución superior de auditoría del país, construyó dIAra (Dispositivo de Inteligencia Artificial para Reconocimientos y Alertas) para monitorear obras públicas en tiempo real, con el fin de disuadir irregularidades, aumentar la confianza ciudadana y dar a los auditores una alerta más temprana de problemas en el terreno.
El sistema combina cámaras solares de bajo costo —construidas a partir de diseños de código abierto y conectadas mediante un router MiFi— con una red neuronal entrenada con cientos de fotografías de obras para reconocer maquinaria de construcción y personas. Las cámaras capturan imágenes a intervalos determinados y las suben a la nube, donde el modelo estima la cantidad de trabajo y actividad de equipos en curso, señalando proyectos cuyo avance declarado difiere de lo que muestran las imágenes, para que los auditores puedan priorizar una revisión más detallada.
La CGR publicó abiertamente los planos de hardware de las cámaras y los modelos de IA en su GitHub, explícitamente para que cualquier organismo público —en Costa Rica o en otro país— pueda replicar la construcción, desde las cámaras hasta la aplicación de los modelos. Para 2025, la CGR contaba con dos kits móviles dIAra completos (dos o tres cámaras, un router MiFi y un panel solar cada uno), trasladados entre obras, con una meta de 2025 de cubrir al menos diez proyectos de construcción; un piloto en una escuela en construcción se reportó como completado con 'muy buenos resultados,' aunque no se han publicado cifras cuantificadas de antes/después sobre desviaciones detectadas o costos evitados.
El proyecto fue presentado al Open Gov Challenge de la Open Government Partnership como 'Alertas de Inteligencia Artificial para el Control Ciudadano de la Infraestructura Pública,' y la CGR lo presentó a otras entidades fiscalizadoras superiores latinoamericanas a través de OLACEFS (la organización latinoamericana y del Caribe de entidades fiscalizadoras superiores), mediante un webinario dedicado de creación de capacidades, posicionándolo como un modelo que otras contralorías nacionales podrían adoptar directamente desde el repositorio de código abierto.
Salvedad: se trata todavía de un piloto en etapa temprana —solo dos kits de cámaras y un único despliegue completamente reportado (el proyecto de la escuela) según los datos públicos más recientes— por lo que la evidencia de corrupción evitada o ahorros es cualitativa, aún sin estadísticas publicadas, a diferencia de sistemas más maduros en la región.
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