La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en nuestras vidas con la fuerza de un tsunami.
En su faceta más oscura, amenaza con crear mundos que no existen y que pueden desatar terribles reacciones en cadena.
Pero en su vertiente más positiva es una poderosa herramienta que puede ayudarnos a tomar decisiones críticas. Porque el uso de la IA en la reducción del riesgo de desastre natural puede ayudarnos, por ejemplo, a salvar vidas.
Se ha convertido en nuestra aliada. En una herramienta capaz de extraer todo el potencial que atesoran los datos meteorológicos. En un avance en la analítica de datos y los modelos de predicción. En un soporte que mejora la gestión de los desastres. En un refugio que hace más sencilla la reconstrucción posdesastre y contribuye a fortalecer la resiliencia.
¿Lo mejor de todo esto? Que solo hemos empezado a rascar la superficie de su potencial.
IA en la reducción del riesgo de desastre: protegiendo nuestro futuro ante las catástrofes naturales y los eventos climáticos extremos
Para entender mejor cómo nos puede echar una mano la inteligencia artificial, hemos decidido dividir este artículo en tres fases temporales: antes, durante y después.
Antes de la catástrofe: prevenir con inteligencia artificial
La prevención es la clave para minimizar los impactos devastadores de los desastres naturales. Y en Arantec somos auténticos fans de los sistemas de alerta temprana, herramientas cuya utilidad es defendida por organismos como la ONU y la OMM.
Pero, ¿qué ocurre cuando juntamos alerta temprana con inteligencia artificial? Que tenemos la posibilidad de reducir daños y pérdidas y mejorar la seguridad, porque la IA puede emitir avisos con mayor precisión. Y cuando tenemos en cuenta el coste que tiene reconstruir un lugar tras un desastre, es un beneficio que debería despertar el interés de gobiernos o compañías de seguros.
Para explotar este potencial, necesitamos grandes volúmenes de datos como los que proporcionan las estaciones meteorológicas automáticas, los satélites o los radares. Una vez recopilada esta información, los algoritmos avanzados de aprendizaje automático «digieren» toda esta información para identificar patrones y tendencias.
El análisis de riesgos y vulnerabilidades es otro componente crucial de la reducción del riesgo de desastres. La inteligencia artificial puede evaluar áreas geográficas específicas (mediante, por ejemplo, gemelos digitales) para determinar su exposición a peligros naturales.
De esta manera, es posible identificar las zonas más susceptibles y implementar acciones proactivas para mejorar su capacidad de resiliencia ante situaciones de desastre.
En medio del caos: IA en la gestión de desastres
Las catástrofes naturales son impredecibles y pueden tener lugar independientemente de los esfuerzos preventivos que desarrollemos.
En estos momentos críticos, la aplicación de la IA en la reducción del riesgo de desastre puede jugar un papel fundamental en la gestión efectiva de las emergencias. ¿De qué forma? Ayudando, por ejemplo, a optimizar la asignación de recursos humanos y materiales que llevan a cabo los servicios de protección civil. Considerando múltiples factores tales como la ubicación de los recursos, la magnitud del desastre y la capacidad de respuesta de cada equipo, los algoritmos de optimización garantizan que los medios disponibles se utilicen de manera efectiva y que se brinde la ayuda necesaria donde más se necesita.
Los siguientes tres proyectos son un ejemplo práctico de la potencialidad de la IA en la reducción del riesgo de desastre y, en concreto, en las labores de rescate.
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- ARTION (Disaster Management Artificial Intelligence Knowledge Network), impulsado por la UE y que tiene por objetivo la detección de personas y vehículos mediante algoritmos.
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- AIDERS, que tiene como misión fusionar y analizar los datos recopilados durante las operaciones de respuesta a emergencias. La plataforma mapea y visualiza los datos, haciéndolos accesibles para el análisis y la toma de decisiones.
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- ICARUS, que, a través de drones y herramientas de inteligencia artificial basadas en la interpretación de imágenes, detecta e identifica los componentes de infraestructuras (inicialmente, líneas eléctricas, aunque también se pueden mapear otros equipamientos), recopilando datos espaciales/temporales fiables de forma autónoma, segura y rápida.
Después de la tormenta: reconstruir con ayuda de la IA
Una vez atendidas las situaciones más urgentes, llega el momento de la reconstrucción posdesastre, una labor en la colaboración de las ONGs es decisiva.
La IA también puede desempeñar un papel significativo en esta etapa, facilitando e impulsando también el trabajo de centros de investigación y academia en ámbitos tales como:
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- El desarrollo de modelos adaptativos de IA en función de ciertas variables socioeconómicas (ingresos, régimen de alquiler, etc.) que pueden aprender cómo se mueven las personas de un lugar a otro y adaptarse cuando se produce una emergencia y cómo se produce el retorno al hogar del que han sido evacuados.
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- La mejora de la precisión de los sistemas de alerta temprana, optimizando la asignación de recursos para las labores de socorro y proporcionando una comunicación eficaz en caso de peligros y catástrofes naturales.
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- La evaluación de daños mediante tecnologías de visión artificial.
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- El análisis del impacto socioeconómico, analizando datos e indicadores y transmitiendo las necesidades específicas de las comunidades afectadas.
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- El desarrollo de estrategias de mitigación y adaptación. Mediante el análisis de datos históricos, información geográfica y otros factores, la IA puede identificar las zonas de mayor riesgo y recomendar medidas para reducir la vulnerabilidad y aumentar la resiliencia.
En resumen
La inteligencia artificial, a pesar de las dudas y desafíos que genera, está adquiriendo un importante rol en la disminución del riesgo de catástrofes naturales. Desde la detección temprana de alertas hasta la gestión de emergencias y la recuperación, la IA juega un papel esencial en la protección de nuestras comunidades.
Ha convertido la recopilación de datos meteorológicos en superficie en una fuente de datos fundamental y promete seguir evolucionando. Trabajando conjuntamente, podemos aprovechar el potencial de la IA en la reducción del riesgo de desastres y construir un mundo más resiliente frente a la impredecible naturaleza.
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