En un contexto global marcado por el aumento de catástrofes naturales, como los incendios forestales, la inteligencia artificial (IA) se está posicionando como una herramienta esencial para la prevención y gestión de estas emergencias y catástrofes naturales.
Datos históricos muestran un incremento significativo en las áreas afectadas por incendios forestales en los últimos años, impulsado por factores como las olas de calor, la sequía y, en muchos casos, la actividad humana.
La ciencia de datos en la lucha contra los incendios
La tecnología ha permitido avances en la identificación de áreas de alto riesgo de incendios y catástrofes naturales. Por ejemplo, un estudio reciente realizado por científicos en China utilizó redes neuronales recurrentes (RNN) para clasificar el nivel de susceptibilidad al fuego en distintas regiones, combinando datos de sensores remotos e históricos meteorológicos. Este tipo de investigación permite priorizar recursos y enfocarse en zonas críticas, maximizando las medidas preventivas.
“La inteligencia artificial no solo permite identificar zonas de alto riesgo con mayor precisión, sino también optimizar la distribución de recursos limitados en la prevención y combate de incendios. Esto es fundamental para minimizar el impacto medioambiental y humano”, señala Patricio Ulloa, Data Scientist en Notus, empresa perteneciente al hub de Matrix Consulting.
Predicción del clima y simulaciones avanzadas como en catástrofes naturales
Otro campo en el que la IA ha mostrado su potencial es la predicción meteorológica. Modelos como DGMR de DeepMind han mejorado la capacidad de anticipar eventos climáticos extremos, como sequías prolongadas o vientos fuertes, cruciales para entender y controlar la propagación de incendios activos. Además, las simulaciones interactivas, conocidas como “sandbox”, combinan variables meteorológicas, topográficas y de vegetación local para prever el avance de los incendios y planificar estrategias de respuesta.
Pese a los avances, los expertos destacan que la IA no debe considerarse una solución única. La integración de modelos basados en datos con enfoques tradicionales podría ser la clave para obtener predicciones más precisas y confiables en un contexto de cambios climáticos cada vez más extremos.
“La clave no está en elegir entre un enfoque u otro, sino en combinar lo mejor de ambos mundos. Los modelos tradicionales y la inteligencia artificial deben complementarse para lograr resultados óptimos”, agrega Ulloa.
En última instancia, el uso de IA en la gestión de desastres naturales no solo mejora la capacidad de monitoreo y predicción, sino que también permite una respuesta más rápida y eficaz, reduciendo el impacto ambiental y humano.
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