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Los incendios forestales afectan a muchos países con la muerte de personas y animales y la pérdida de millones de hectáreas de bosques.
Un reciente informe del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) predice el aumento de los incendios forestales en un 50% para 2100.
Según los autores de un informe sobre prevención y gestión de incendios forestales, Arunima Sarkar, Sirin Altiok?ebnem y Güne? S?yler, ?el creciente número de incendios forestales en todo el mundo hace necesario desarrollar soluciones innovadoras y tecnologías novedosas?.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA), que puede redefinir nuestra forma de gestionar y mitigar las amenazas de incendios forestales.
Las autoridades utilizan diversas formas de mitigar los incendios forestales, como datos procedentes de múltiples fuentes, despliegue de mano de obra y máquinas, y seguimiento de los incendios forestales en regiones vulnerables. Aun así, los métodos, tecnologías y sistemas deben integrarse para desarrollar un marco.
Este artículo explica cómo desarrollar un marco y sus ventajas.
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?Cómo la IA puede aportar un enfoque integrado a la prevención de incendios forestales?
Los organismos públicos utilizan diversas herramientas y sistemas para gestionar los incendios forestales.
Por ejemplo, el rastreo de alertas o debates en las redes sociales sobre incendios forestales en una región, algoritmos predictivos que predicen el grado de posibilidades de que se produzcan focos de incendios forestales, la gestión de recursos en el despliegue de mano de obra y el seguimiento de los resultados de la gestión de incendios forestales.
Esto no quiere decir que las herramientas y los sistemas sean ineficaces, pero hay margen para mejoras significativas. Es posible que los sistemas, especialmente los informáticos y las soluciones, no se comuniquen entre sí o no estén integrados.
Por ejemplo, los algoritmos predictivos pueden se?alar una zona forestal como muy vulnerable y recomendar la evacuación inmediata de personas y animales. Sin embargo, alertar a las agencias para que actúen puede ser burocrático o manual, lo que retrasa la acción.
?Qué tal si integramos dos sistemas diferentes: los sistemas predictivos y los sistemas de gestión de recursos humanos para incendios forestales?
Cuando el sistema predictivo muestra el código naranja para iniciar la evacuación, se integra con el sistema de mano de obra. Se envían notificaciones inmediatas a los dispositivos móviles de las personas encargadas de evacuar a las personas y los animales.
Fuente única de la verdad
Cuando se quiere mitigar una amenaza tan peligrosa como un incendio forestal que puede costar vidas y destruir bosques y propiedades, lo último que se desea es información procedente de múltiples fuentes no verificadas.
Un marco con fuentes de información bien definidas y validadas desde las que los datos fluyen hacia el sistema para su posterior procesamiento puede acelerar las alertas.
Un marco integrado define los tipos de recursos necesarios, las funciones, el momento de la acción, la hora estimada de llegada, y los flujos de trabajo y de procesos que especifican cómo fluirán los datos o la información hacia el recurso adecuado en el momento oportuno.
También definirá una jerarquía de recursos para gestionar mejor las emergencias.
?Cómo ayuda la IA a gestionar los incendios forestales?
Tomemos el ejemplo de cómo los productos de Google permiten a las autoridades gestionar los incendios forestales. En su blog, Google afirma que en 2023 ha proporcionado información oportuna sobre seguridad a más de 30 millones de personas en 120 incendios forestales en todo el mundo.
Su Wildfire Boundary Tracker utiliza IA e imágenes de satélite para proporcionar información en tiempo real sobre incendios forestales, especialmente en países como Estados Unidos, México, Canadá y Australia.
Los sistemas toman datos en tiempo real de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), los Satélites Geoestacionarios Operativos Medioambientales (GOES) y las capacidades de análisis de datos de Google Earth y analizan diversos incidentes de incendios forestales en todo el planeta.
El sistema ejecuta varios cálculos sobre estos datos en el motor de Google Earth para identificar las zonas afectadas con mucha precisión.
Google se ha asociado con el Servicio Forestal de EE.UU. para ayudarles a formar a los bomberos a mitigar los incendios forestales con mayor eficacia. Esto ayuda a aportar la información correcta sobre la ubicación y el tama?o del incendio forestal y a disponer de la formación y los tipos de equipos adecuados.
El Servicio Forestal de EE.UU. tiene un modelo para formar a los bomberos. Sin embargo, el modelo aprovecha el aprendizaje automático (ML) para planificar tratamientos eficaces del combustible y combatir incendios forestales generalizados de forma más segura y eficaz.
El modelo toma muchos datos de distintas fuentes, como imágenes por satélite. La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y los Satélites Geoestacionarios Operativos Medioambientales (GOES) y procesa los datos para obtener datos como los posibles puntos calientes, el tiempo actual, la historia de la zona en términos de incendios forestales y luego ofrecer predicciones.
Conclusión
La IA ya está demostrando ser un gran aliado en la lucha contra los incendios forestales, y puede complementar eficazmente los esfuerzos de las agencias, los servicios de extinción y los bomberos.
Las principales ventajas son el análisis predictivo, las alertas a tiempo, los SOS, el análisis en tiempo real y la capacidad de analizar grandes cantidades de datos. La capacidad de analizar enormes volúmenes de datos es especialmente pertinente dada la creciente incidencia de los incendios forestales en todo el mundo.
Es importante se?alar que, debido al calentamiento global, los incendios forestales han ido en aumento. Sin embargo, por muchos avances que haga la IA, es necesario adoptar un enfoque o marco integrado para aprovechar sus ventajas.
Aunque se están haciendo progresos, es preciso aplicar un marco integrado a escala mundial, nacional y regional.
