
Segmentación Semántica con U-Net & DeepLab: Cartografía IGAC
Pipeline completo de deep learning para segmentar cartografía básica oficial del IGAC. Entrena U-Net, DeepLab y más sobre 3 municipios colombianos con metodología reproducible.
Una comunidad donde compartimos conocimiento, desarrollamos soluciones reales y crecemos juntos enfrentando los desafíos únicos de nuestra región.
Contenido técnico riguroso pero comprensible. Aprendemos juntos, sin barreras, compartiendo experiencias y conocimientos.
Todo el código disponible. Cada proyecto, tutorial y experimento. El conocimiento que no se comparte se desperdicia.
Aquí nos conocemos, nos ayudamos y creamos juntos. Cada persona aporta y todos crecemos.
Documentamos errores y fracasos. La transparencia construye confianza y acelera el aprendizaje de todos.
Enfocados en problemas reales de nuestra región: deforestación, agricultura, urbanización, gestión de riesgos.
El éxito se mide en proyectos implementados y problemas resueltos, no en métricas de vanidad.
Soluciones reales para problemas reales de nuestra región.

Pipeline completo de deep learning para segmentar cartografía básica oficial del IGAC. Entrena U-Net, DeepLab y más sobre 3 municipios colombianos con metodología reproducible.

Sistema multiagente geoespacial con IA que democratiza el análisis espacial. Pregunta en lenguaje natural, obtén análisis PostGIS, mapas 3D y visualizaciones automáticas.

Sistema web gratuito para planificar vuelos fotogramétricos con drones DJI Mini 4 Pro y Mini 5 Pro. Genera archivos KMZ compatibles con DJI Fly sin suscripciones.
Tutoriales, experimentos y notas de campo. Lo que aprendemos lo escribimos.

Cómo leí la primera vuelta presidencial municipio a municipio —1.121 historias, no dos colores— y qué aprendí construyendo un visor electoral cloud-native con GeoParquet, análisis espacial y ArcGIS Maps SDK.

Cómo los modelos fundacionales están cambiando la forma en que analizamos datos geoespaciales, y por qué ArcGIS Pro 3.7 acaba de poner ese paradigma a un par de clics de distancia.

Esri publicó SAM 3 como DLPK en el Living Atlas. El foundation model de Meta para segmentación con vocabulario abierto, listo para usar dentro de Detect Objects Using Deep Learning.
GeoAI LATAM nació de una idea sencilla pero poderosa: crear un espacio donde la inteligencia artificial geoespacial deje de ser algo lejano y se convierta en una herramienta real para transformar nuestro territorio.
No buscamos construir la comunidad perfecta. Tampoco queremos jugar a ser expertos iluminados.
Queremos aprender, compartir, equivocarnos, mejorar… y hacerlo en comunidad, desde Latinoamérica, para Latinoamérica.
No escondemos errores. Documentamos todo.
Conocimiento compartido. Código liberado.
Personas sobre métricas. Conversación real.
Éxito = proyectos que sirven.
Sin prisa pero sin pausa.
Cuatro puertas distintas, el mismo territorio. Entra por donde te sientas en casa.
Repos abiertos, notebooks, modelos. Forkea, contribuye, propone.
Hilo profesional. Papers, charlas, lecciones de campo.
Tutoriales en video, demos en vivo, walkthroughs técnicos.
Para colaboraciones, proyectos en serio o una conversación larga.
