RELand:

Abordamos la compleja problemática de las minas antipersonal en Colombia, explorando su impacto social, económico y en la seguridad de las comunidades afectadas. Su estudio, basado en métodos avanzados de estadística y políticas públicas, se enfoca en mejorar la precisión y eficiencia de las operaciones de desminado humanitario, las cuales son altamente costosas y laboriosas. Emplea un modelo innovador de redes neuronales para analizar grandes volúmenes de datos tabulares, aprovechando información histórica de conflictos y presencia de minas para predecir áreas de alto riesgo y priorizar intervenciones. Entre los desafíos metodológicos, se encuentra la falta de datos precisos en zonas históricamente conflictivas y la presencia de etiquetas con ruido, que afectan la capacidad de predicción y evaluación del modelo. Como solución, se ha desarrollado una interfaz gráfica interactiva que permite a las organizaciones de desminado priorizar áreas y optimizar recursos, apoyándose en una metodología ajustada para reducir falsos negativos y aumentar la precisión en la identificación de zonas minadas. Esta herramienta aporta una guía específica para mejorar la toma de decisiones en el desminado y se alinea con los estándares de seguridad y necesidades comunitarias en los territorios afectados.