Un día, hace ya unos años, la Universidad de los Andes recibió una llamada del gobierno colombiano. Buscaban a un matemático que estuviese interesado en el medio ambiente y que quisiese trabajar con ellos. Desde la facultad les facilitaron el contacto del también economista Santiago Saavedra. "Me llamaron para entrevistarme, pero les dije que no podía porque en ese momento estaba en medio del desierto de La Guajira", explica Saavedra. "Y me dijeron: si es verdad que estás ahí, eres la persona que buscamos. Estás contratado", añade riendo. Así empezó el interés de Saavedra (Bogotá, 1986) por aplicar sus conocimientos científicos en el ámbito del medio ambiente, especialmente en su país. Saavedra dedicó su tesis de doctorado (que realizó en la Universidad de Stanford, en California) a estudiar el impacto de la minería en la salud de las personas. Y se topó con un dato que lo alarmó: asegura que el 80% de la minería en Colombia es ilegal. De hecho, la revista SEMANA detalla que la minería ilegal, presente en 18 departamentos colombianos, mueve hasta tres veces más recursos que el narcotráfico. Relacionado: Dos geoportales revelan los conflictos entre megaproyectos y ecosistemas estratégicos Y, según fuentes oficiales, el 80% de todo el oro minado anualmente en Colombia es producido ilegalmente con métodos que causan una devastadora destrucción ambiental, incluyendo deforestación y contaminación de ríos con residuos de químicos peligrosos. Saavedra se puso en contacto con el gobierno, que le comunicó que no sabían dónde se encontraban estas minas y que era difícil localizarlas. Fue ahí cuando el matemático se dio cuenta de que el proceso actual para detectar minas ilegales, que se realiza manualmente a partir de fotografías tomadas por un avión, es lento, farragoso y repetitivo. Se le ocurrió que para este propósito podría ser útil recurrir al "machine learning", un ámbito del que él no era para nada experto. Y, tras mucho trabajo, logró crear un algoritmo que permite identificar la localización de las minas a través de imágenes satelitales de la NASA. Le puede interesar: El estudio de la NASA que muestra que la Tierra es más verde que hace 20 años gracias a China e India Así funciona su modeloEl sistema ideado por Saavedra usa imágenes satelitales de la NASA e inteligencia artificial para crear patrones.  Eso significa que, a base de alimentarlo con muchas imágenes, se enseña al sistema a reconocer por satélite en qué zonas podría haber minas. Por ejemplo, el modelo aprende que las zonas susceptibles de tener minas no tienen mucho verde, una de las características para detectarlas. Saavedra hace alarde de prudencia y subraya que, por el momento, el sistema tiene una precisión del 79%, un porcentaje que en realidad es alto teniendo en cuenta que se trata de un programa todavía no desarrollado.  Eso significa que, de cada 100 sitios que el sistema identifica como minas, 79 efectivamente lo son. Tras mejorar el programa con la financiación de Google, espera que la fiabilidad del sistema aumente hasta el 90%. Pero, a pesar de que todavía tiene camino por recorrer, el sistema cuenta ya con un logro indiscutible: redujo de 18 meses a 1 hora el tiempo que se invierte en analizar toda la superficie de Colombia en busca de posibles minas. Lea: Minería ilegal: estudio revela la peor devastación en la historia de la Amazonía Una vez creado el algoritmo, el siguiente paso era obligado: buscar financiación. Un prestigioso premioEn octubre de 2018 Google lanzó una convocatoria para proyectos que, basándose en la inteligencia artificial, ofreciesen soluciones a problemas sociales y humanitarios. El éxito del llamado fue rotundo: se presentaron más de 2.600 proyectos de 119 países distintos para solo 20 becas que se repartirían unos 25 millones de dólares. "Yo tenía el modelo y buscaba financiación. Había intentado entrar en otras convocatorias, pero al enterarme de la Google, me presenté sin pensarlo", explica Saavedra. Y su proyecto fue uno de los ganadores. El premio del gigante tecnológico incluye financiación durante tres años para que, una vez desarrollado el proyecto, Saavedra y su equipo formen a miembros del gobierno y de ONGs en el uso del sistema. Saavedra tiene la esperanza de que su sistema contribuya a mejorar su país. "Veo que la minería le hace daño a mi país, y quise poner mis conocimientos para ayudar", asegura. El matemático atendió a BBC Mundo desde las instalaciones de Google en California. Se trata de la primera etapa del premio de Google: tres visitas en seis meses a su acelerador de start-ups y acceso a sus plataformas. Cuando acabe su estancia en Estados Unidos, Saavedra volverá a la Universidad del Rosario, en Bogotá, donde contratará a personal para desarrollar su sistema y hacerlo más manejable. Y, aunque prefiere no hablar de fechas, confía en que el sistema esté listo para ser usado ya en 2020.