José Vicente Oliver recuerda que, cuando comenzó su carrera como ingeniero forestal a principios de los noventa, cada vez que había un incendio los bomberos solo tenían la radio para coordinarse con el puesto de mando que, normalmente, estaba instalado en el pueblo más cercano y completamente empapelado con mapas de la zona. «Los servicios de emergencia los coloreaban para decidir por dónde iba cada uno. No había información geolocalizada. Los datos que tenías eran estimaciones a ojo de la altura de las llamas en cada ubicación. A partir de ahí, se iban tomando decisiones», explica en conversación con ABC.Tres décadas después, en plena era de la inteligencia artificial y del internet de las cosas, la situación es bien distinta. Los papeles y los mapas han dado paso, en buena medida, a pantallas que reciben información procedente de satélites, drones, estaciones meteorológicas y sensores desplegados sobre el terreno por el que avanza el incendio. «La inteligencia artificial está transformando y debe transformar todavía más la gestión de los incendios. Permite analizar con mucho rigor muchas fuentes de datos para desarrollar escenarios y luego definir soluciones y priorizar midiendo sus efectos», explica Oliver, que es catedrático de Ingeniería Forestal de la Universidad Politécnica de Valencia. El experto destaca el papel que ya desempeñan sistemas como la constelación de satélites Copernicus y Landsat, que proporcionan imágenes actualizadas del terreno para seguir la evolución de los incendios. Esa información se canaliza, entre otros sistemas, a través del Sistema Europeo de Información sobre Incendios Forestales (EFFIS), que recopila y muestra la evolución del fuego. Todo se complementa con los datos que, en algunos casos, recogen drones, estaciones meteorológicas y sensores desplegados sobre el terreno, como los que ya se están empezando a emplear en regiones de España como la Comunidad Valenciana, Madrid o Galicia.Poco a poco, todos estos datos empiezan a integrarse en modelos de inteligencia artificial capaces de anticipar la evolución del incendio y apoyar la toma de decisiones de los servicios de emergencia. Aunque esa transición ya está empezando a ocurrir, Oliver sostiene que todavía queda camino por recorrer para sacarle todo el partido a la tecnología, sobre todo en materia de prevención. «La extinción, que es donde más nos centramos siempre, está muy bien y en España contamos con tecnología muy puntera, pero si la mayoría de los recursos se destinan a apagar los incendios y no a evitar que lleguen a producirse, que es lo que ha ocurrido durante décadas, algo se está haciendo mal», dice el catedrático. El ingeniero remarca que los modelos de IA pueden ser especialmente útiles para elaborar mapas dinámicos de riesgo a partir de información meteorológica, la humedad del combustible, la topografía, la vegetación o el historial de incendios para generar alertas con horas o incluso días de antelación. También puede ayudar a planificar actuaciones preventivas para reducir la vegetación, como las quemas prescritas, el pastoreo dirigido o la selección de la ubicación de cortafuegos y puntos de vigilancia. «Se trata de una tecnología muy potente para la modelización, el análisis de escenarios y la toma de decisiones», resume el experto. En cambio, relativiza su utilidad en la detección temprana en buena parte de España, donde «el 112 sigue siendo el mejor sensor que tenemos»: «Cada vez que se ve una columna de humo ya hay un montón de gente llamando». Aun así, considera que estas herramientas pueden resultar útiles en áreas especialmente despobladas.Cuentas pendientesYa hay servicios de emergencia que cuentan con simuladores del comportamiento del fuego. Entre las herramientas más avanzadas figura Wildfire Analyst, desarrollada por la empresa española Technosylva, utilizada por la Junta de Castilla y León y presente en una veintena de estados de EE. UU. y Canadá, donde es empleada activamente por varias agencias y empresas. La plataforma permite pronosticar el riesgo de incendio -como las consecuencias para las poblaciones cercanas- y, una vez se inicia, su desarrollo. «La base es entender el comportamiento del fuego: si lo puedes predecir, lo puedes aplicar en muchos escenarios. Cuando hay un incendio podemos simular en tiempo real cómo se va a desarrollar. La tecnología también permite calcular el riesgo antes de que se produzca un fuego», explica a este diario Joaquín Ramírez, fundador y actual director tecnológico de la empresa, que nació en León y hoy tiene su sede en Estados Unidos, aunque mantiene operaciones en España. A su juicio, la inteligencia artificial aporta un valor añadido porque «ayuda a sintetizar la información y permite agruparlo todo» para facilitar la toma de decisiones. Esa capacidad para darle forma a los datos puede solucionar uno de los grandes retos a los que se enfrentan actualmente los servicios de emergencia. «La información llega al puesto de mando avanzado, pero no siempre de forma integrada. Cada una entra por una parte y al final es la experiencia del director de emergencias la que permite interpretarla», explica Oliver. «Si un sistema de inteligencia artificial ya te está dando un análisis de escenarios, de alternativas y de soluciones, te puede decir: ‘Utiliza mejor esta estrategia porque va a tener un mayor impacto, pero compleméntala con esta otra porque, si no, el incendio se te va a ir por aquí», ilustra. El ingeniero añade que, pese a los avances logrados en los últimos años, la IA aplicada a los incendios forestales todavía está en una fase incipiente, y espera que siga evolucionando a lo largo de la próxima década. Por ejemplo, apunta al futuro uso de drones autónomos terrestres y aéreos capaces de trabajar coordinadamente en vigilancia, cartografía y apoyo a la extinción. También a la creación de asistentes basados en IA -tipo ChatGPT- que ayuden a los directores de extinción y a los gestores forestales a evaluar situaciones complejas en tiempo real. Gustau Camps-Valls, catedrático de Ingeniería Electrónica en la Universidad de Valencia e investigador centrado en la aplicación de métodos de aprendizaje automático al estudio de eventos extremos, está de acuerdo en que la IA todavía debe salvar varios obstáculos para liberar todo su potencial. «Tenemos muchos datos, sí, pero no hay tantos ejemplos de incendios sobre los que aprender, o no tantos como necesitan los modelos que aprenden del pasado», apunta en conversación con ABC. El experto añade, a este respecto, que «los incendios actuales son cada vez más virulentos, frecuentes e inusuales debido en gran parte al cambio climático y a la acción -o inacción- humana», lo que hace que sea más difícil predecir su comportamiento. Además, remarca que todavía hay cierta falta de confianza hacia la tecnología: «En una emergencia, un mando de bomberos no va a tomar decisiones críticas basándose en una ‘caja negra’ que no explica el porqué de su recomendación; estamos en eso y hace un par de años implantamos un sistema ‘IA explicable’ en Grecia que podría ser explotable en otras regiones del mediterráneo».Proyectos en marchaPrecisamente, en España ya se están desarrollando varios proyectos destinados a sacar un mayor partido a la IA en situaciones de crisis. Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), liderado por el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) y el Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA), acaba de desarrollar una infraestructura interoperable que conecta todos los datos disponibles para que puedan ser aprovechados por sistemas de inteligencia artificial en situaciones de emergencia. Sobre ella podrían construirse aplicaciones que ayuden a prevenir y combatir inundaciones, sequías e incendios forestales a partir de la información. «Hay un problema con las emergencias en general, y es que la información necesaria para prevenir y gestionar está actualmente en silos. Los bomberos tienen la suya, la policía tiene otra y los demás organismos otras diferentes», explica a este diario Vicent Botti, director del VRAIN y responsable del proyecto, que fue finalizado el pasado mes de septiembre. «Ahora estamos viendo quién se lo queda. Lo normal sería que fuese una administración pública, porque puede ser muy útil», prosigue el experto.Mientras tanto, la empresa gaditana GTD Defense & Security Solutions, junto con otras compañías y centros como la Universidad de Cantabria o la Universidad Rey Juan Carlos, trabaja en el proyecto Gaia. El objetivo es desarrollar un sistema de mando y control capaz de reunir en una única plataforma toda la información recopilada por drones, satélites, cámaras, sensores o vehículos no tripulados para ofrecer a los equipos de emergencias una visión más completa del incendio.«No es lo mismo presentar toda la información de manera individualizada por sensores que tener una inteligencia capaz de hacer la fusión de toda esa información desde un centro de control», explica a este periódico Francisco Mier, responsable del proyecto en GTD. En Gaia, la inteligencia artificial es la encargada de procesar y cruzar todos los datos. En una primera fase puede ayudar a detectar automáticamente un posible incendio analizando las imágenes y enviar una alerta geolocalizada al centro de control. Durante la extinción, combina esa información con datos meteorológicos, las características del terreno, el estado de la vegetación, la ubicación de infraestructuras críticas o el estado de las carreteras para ayudar a coordinar los recursos y planificar evacuaciones. Tras la extinción, también puede realizar recomendaciones sobre el proceso de reforestación y de retirada de los restos calcinados por el fuego. José Vicente Oliver recuerda que, cuando comenzó su carrera como ingeniero forestal a principios de los noventa, cada vez que había un incendio los bomberos solo tenían la radio para coordinarse con el puesto de mando que, normalmente, estaba instalado en el pueblo más cercano y completamente empapelado con mapas de la zona. «Los servicios de emergencia los coloreaban para decidir por dónde iba cada uno. No había información geolocalizada. Los datos que tenías eran estimaciones a ojo de la altura de las llamas en cada ubicación. A partir de ahí, se iban tomando decisiones», explica en conversación con ABC.Tres décadas después, en plena era de la inteligencia artificial y del internet de las cosas, la situación es bien distinta. Los papeles y los mapas han dado paso, en buena medida, a pantallas que reciben información procedente de satélites, drones, estaciones meteorológicas y sensores desplegados sobre el terreno por el que avanza el incendio. «La inteligencia artificial está transformando y debe transformar todavía más la gestión de los incendios. Permite analizar con mucho rigor muchas fuentes de datos para desarrollar escenarios y luego definir soluciones y priorizar midiendo sus efectos», explica Oliver, que es catedrático de Ingeniería Forestal de la Universidad Politécnica de Valencia. El experto destaca el papel que ya desempeñan sistemas como la constelación de satélites Copernicus y Landsat, que proporcionan imágenes actualizadas del terreno para seguir la evolución de los incendios. Esa información se canaliza, entre otros sistemas, a través del Sistema Europeo de Información sobre Incendios Forestales (EFFIS), que recopila y muestra la evolución del fuego. Todo se complementa con los datos que, en algunos casos, recogen drones, estaciones meteorológicas y sensores desplegados sobre el terreno, como los que ya se están empezando a emplear en regiones de España como la Comunidad Valenciana, Madrid o Galicia.Poco a poco, todos estos datos empiezan a integrarse en modelos de inteligencia artificial capaces de anticipar la evolución del incendio y apoyar la toma de decisiones de los servicios de emergencia. Aunque esa transición ya está empezando a ocurrir, Oliver sostiene que todavía queda camino por recorrer para sacarle todo el partido a la tecnología, sobre todo en materia de prevención. «La extinción, que es donde más nos centramos siempre, está muy bien y en España contamos con tecnología muy puntera, pero si la mayoría de los recursos se destinan a apagar los incendios y no a evitar que lleguen a producirse, que es lo que ha ocurrido durante décadas, algo se está haciendo mal», dice el catedrático. El ingeniero remarca que los modelos de IA pueden ser especialmente útiles para elaborar mapas dinámicos de riesgo a partir de información meteorológica, la humedad del combustible, la topografía, la vegetación o el historial de incendios para generar alertas con horas o incluso días de antelación. También puede ayudar a planificar actuaciones preventivas para reducir la vegetación, como las quemas prescritas, el pastoreo dirigido o la selección de la ubicación de cortafuegos y puntos de vigilancia. «Se trata de una tecnología muy potente para la modelización, el análisis de escenarios y la toma de decisiones», resume el experto. En cambio, relativiza su utilidad en la detección temprana en buena parte de España, donde «el 112 sigue siendo el mejor sensor que tenemos»: «Cada vez que se ve una columna de humo ya hay un montón de gente llamando». Aun así, considera que estas herramientas pueden resultar útiles en áreas especialmente despobladas.Cuentas pendientesYa hay servicios de emergencia que cuentan con simuladores del comportamiento del fuego. Entre las herramientas más avanzadas figura Wildfire Analyst, desarrollada por la empresa española Technosylva, utilizada por la Junta de Castilla y León y presente en una veintena de estados de EE. UU. y Canadá, donde es empleada activamente por varias agencias y empresas. La plataforma permite pronosticar el riesgo de incendio -como las consecuencias para las poblaciones cercanas- y, una vez se inicia, su desarrollo. «La base es entender el comportamiento del fuego: si lo puedes predecir, lo puedes aplicar en muchos escenarios. Cuando hay un incendio podemos simular en tiempo real cómo se va a desarrollar. La tecnología también permite calcular el riesgo antes de que se produzca un fuego», explica a este diario Joaquín Ramírez, fundador y actual director tecnológico de la empresa, que nació en León y hoy tiene su sede en Estados Unidos, aunque mantiene operaciones en España. A su juicio, la inteligencia artificial aporta un valor añadido porque «ayuda a sintetizar la información y permite agruparlo todo» para facilitar la toma de decisiones. Esa capacidad para darle forma a los datos puede solucionar uno de los grandes retos a los que se enfrentan actualmente los servicios de emergencia. «La información llega al puesto de mando avanzado, pero no siempre de forma integrada. Cada una entra por una parte y al final es la experiencia del director de emergencias la que permite interpretarla», explica Oliver. «Si un sistema de inteligencia artificial ya te está dando un análisis de escenarios, de alternativas y de soluciones, te puede decir: ‘Utiliza mejor esta estrategia porque va a tener un mayor impacto, pero compleméntala con esta otra porque, si no, el incendio se te va a ir por aquí», ilustra. El ingeniero añade que, pese a los avances logrados en los últimos años, la IA aplicada a los incendios forestales todavía está en una fase incipiente, y espera que siga evolucionando a lo largo de la próxima década. Por ejemplo, apunta al futuro uso de drones autónomos terrestres y aéreos capaces de trabajar coordinadamente en vigilancia, cartografía y apoyo a la extinción. También a la creación de asistentes basados en IA -tipo ChatGPT- que ayuden a los directores de extinción y a los gestores forestales a evaluar situaciones complejas en tiempo real. Gustau Camps-Valls, catedrático de Ingeniería Electrónica en la Universidad de Valencia e investigador centrado en la aplicación de métodos de aprendizaje automático al estudio de eventos extremos, está de acuerdo en que la IA todavía debe salvar varios obstáculos para liberar todo su potencial. «Tenemos muchos datos, sí, pero no hay tantos ejemplos de incendios sobre los que aprender, o no tantos como necesitan los modelos que aprenden del pasado», apunta en conversación con ABC. El experto añade, a este respecto, que «los incendios actuales son cada vez más virulentos, frecuentes e inusuales debido en gran parte al cambio climático y a la acción -o inacción- humana», lo que hace que sea más difícil predecir su comportamiento. Además, remarca que todavía hay cierta falta de confianza hacia la tecnología: «En una emergencia, un mando de bomberos no va a tomar decisiones críticas basándose en una ‘caja negra’ que no explica el porqué de su recomendación; estamos en eso y hace un par de años implantamos un sistema ‘IA explicable’ en Grecia que podría ser explotable en otras regiones del mediterráneo».Proyectos en marchaPrecisamente, en España ya se están desarrollando varios proyectos destinados a sacar un mayor partido a la IA en situaciones de crisis. Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), liderado por el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) y el Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA), acaba de desarrollar una infraestructura interoperable que conecta todos los datos disponibles para que puedan ser aprovechados por sistemas de inteligencia artificial en situaciones de emergencia. Sobre ella podrían construirse aplicaciones que ayuden a prevenir y combatir inundaciones, sequías e incendios forestales a partir de la información. «Hay un problema con las emergencias en general, y es que la información necesaria para prevenir y gestionar está actualmente en silos. Los bomberos tienen la suya, la policía tiene otra y los demás organismos otras diferentes», explica a este diario Vicent Botti, director del VRAIN y responsable del proyecto, que fue finalizado el pasado mes de septiembre. «Ahora estamos viendo quién se lo queda. Lo normal sería que fuese una administración pública, porque puede ser muy útil», prosigue el experto.Mientras tanto, la empresa gaditana GTD Defense & Security Solutions, junto con otras compañías y centros como la Universidad de Cantabria o la Universidad Rey Juan Carlos, trabaja en el proyecto Gaia. El objetivo es desarrollar un sistema de mando y control capaz de reunir en una única plataforma toda la información recopilada por drones, satélites, cámaras, sensores o vehículos no tripulados para ofrecer a los equipos de emergencias una visión más completa del incendio.«No es lo mismo presentar toda la información de manera individualizada por sensores que tener una inteligencia capaz de hacer la fusión de toda esa información desde un centro de control», explica a este periódico Francisco Mier, responsable del proyecto en GTD. En Gaia, la inteligencia artificial es la encargada de procesar y cruzar todos los datos. En una primera fase puede ayudar a detectar automáticamente un posible incendio analizando las imágenes y enviar una alerta geolocalizada al centro de control. Durante la extinción, combina esa información con datos meteorológicos, las características del terreno, el estado de la vegetación, la ubicación de infraestructuras críticas o el estado de las carreteras para ayudar a coordinar los recursos y planificar evacuaciones. Tras la extinción, también puede realizar recomendaciones sobre el proceso de reforestación y de retirada de los restos calcinados por el fuego.
José Vicente Oliver recuerda que, cuando comenzó su carrera como ingeniero forestal a principios de los noventa, cada vez que había un incendio los bomberos solo tenían la radio para coordinarse con el puesto de mando que, normalmente, estaba instalado en el pueblo más … cercano y completamente empapelado con mapas de la zona. «Los servicios de emergencia los coloreaban para decidir por dónde iba cada uno. No había información geolocalizada. Los datos que tenías eran estimaciones a ojo de la altura de las llamas en cada ubicación. A partir de ahí, se iban tomando decisiones», explica en conversación con ABC.
Tres décadas después, en plena era de la inteligencia artificial y del internet de las cosas, la situación es bien distinta. Los papeles y los mapas han dado paso, en buena medida, a pantallas que reciben información procedente de satélites, drones, estaciones meteorológicas y sensores desplegados sobre el terreno por el que avanza el incendio. «La inteligencia artificial está transformando y debe transformar todavía más la gestión de los incendios. Permite analizar con mucho rigor muchas fuentes de datos para desarrollar escenarios y luego definir soluciones y priorizar midiendo sus efectos», explica Oliver, que es catedrático de Ingeniería Forestal de la Universidad Politécnica de Valencia.
El experto destaca el papel que ya desempeñan sistemas como la constelación de satélites Copernicus y Landsat, que proporcionan imágenes actualizadas del terreno para seguir la evolución de los incendios. Esa información se canaliza, entre otros sistemas, a través del Sistema Europeo de Información sobre Incendios Forestales (EFFIS), que recopila y muestra la evolución del fuego. Todo se complementa con los datos que, en algunos casos, recogen drones, estaciones meteorológicas y sensores desplegados sobre el terreno, como los que ya se están empezando a emplear en regiones de España como la Comunidad Valenciana, Madrid o Galicia.
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José Manuel Nieves
Poco a poco, todos estos datos empiezan a integrarse en modelos de inteligencia artificial capaces de anticipar la evolución del incendio y apoyar la toma de decisiones de los servicios de emergencia. Aunque esa transición ya está empezando a ocurrir, Oliver sostiene que todavía queda camino por recorrer para sacarle todo el partido a la tecnología, sobre todo en materia de prevención. «La extinción, que es donde más nos centramos siempre, está muy bien y en España contamos con tecnología muy puntera, pero si la mayoría de los recursos se destinan a apagar los incendios y no a evitar que lleguen a producirse, que es lo que ha ocurrido durante décadas, algo se está haciendo mal», dice el catedrático.
El ingeniero remarca que los modelos de IA pueden ser especialmente útiles para elaborar mapas dinámicos de riesgo a partir de información meteorológica, la humedad del combustible, la topografía, la vegetación o el historial de incendios para generar alertas con horas o incluso días de antelación. También puede ayudar a planificar actuaciones preventivas para reducir la vegetación, como las quemas prescritas, el pastoreo dirigido o la selección de la ubicación de cortafuegos y puntos de vigilancia.
«Se trata de una tecnología muy potente para la modelización, el análisis de escenarios y la toma de decisiones», resume el experto. En cambio, relativiza su utilidad en la detección temprana en buena parte de España, donde «el 112 sigue siendo el mejor sensor que tenemos»: «Cada vez que se ve una columna de humo ya hay un montón de gente llamando». Aun así, considera que estas herramientas pueden resultar útiles en áreas especialmente despobladas.
Cuentas pendientes
Ya hay servicios de emergencia que cuentan con simuladores del comportamiento del fuego. Entre las herramientas más avanzadas figura Wildfire Analyst, desarrollada por la empresa española Technosylva, utilizada por la Junta de Castilla y León y presente en una veintena de estados de EE. UU. y Canadá, donde es empleada activamente por varias agencias y empresas. La plataforma permite pronosticar el riesgo de incendio -como las consecuencias para las poblaciones cercanas- y, una vez se inicia, su desarrollo.
«La base es entender el comportamiento del fuego: si lo puedes predecir, lo puedes aplicar en muchos escenarios. Cuando hay un incendio podemos simular en tiempo real cómo se va a desarrollar. La tecnología también permite calcular el riesgo antes de que se produzca un fuego», explica a este diario Joaquín Ramírez, fundador y actual director tecnológico de la empresa, que nació en León y hoy tiene su sede en Estados Unidos, aunque mantiene operaciones en España. A su juicio, la inteligencia artificial aporta un valor añadido porque «ayuda a sintetizar la información y permite agruparlo todo» para facilitar la toma de decisiones.
Tecnología satelital e
inteligencia artificial
unidas contra el fuego
FASE DE PREVENCIÓN
(Antes del fuego)
Los sistemas de teledetección analizan
la superficie terrestre y obtienen datos
que ayudan a la prevención de los incendios
Los sistemas de detección FIRMS de la NASA y EFFIS de la ESA utilizan satélites como el Sentinel-1 para recopilar información
Temperatura de la
superficie terrestre
A más temperatura
más riesgo
Estrés hídrico de la vegetación
Agua que tienen
las plantas
Punto de rocío y
humedad relativa
Ventanas de
riesgo extremo
Humedad del suelo
y sequía acumulada
Sensores de
microondas
Mapas de riesgo
Con todos estos datos, las agencias elaboran mapas en tiempo real que marcan las zonas con alta probabilidad de incendio
Fase de extinción
(Monitoreo del fuego activo)
Ayudan en la organización
de las labores de extinción
y alertan a la población del peligro
Anomalías térmicas
(puntos calientes)
Detectan el calor extremo. Sirve para trazar los perímetros y nuevos focos
Dispersión de humo
Predice cómo afectará la visibilidad de los aviones de extinción y permite emitir alertas de calidad del aire para la población
Potencia
radiativa del fuego
La energía que está liberando el fuego.
Intensidad
del incendio
Viento (dirección
y velocidad)
Factor crítico en
el crecimiento y
en la precicción
de su avance
Monitores de incendios
Los modelos de IA analizan estos conjuntos de datos y ofrecen información vital para la extinción y la seguridad ciudadana
Fuente:FIRMS, EFFIS, Google Earth
y elaboración propia/ ABC / JdV y JTS
Tecnología satelital e inteligencia artificial
unidas contra el fuego
Fase de Prevención
(Antes del fuego)
Los sistemas de teledetección analizan
la superficie terrestre y obtienen datos
que ayudan a la prevención de los incendios
Temperatura de la
superficie terrestre
A más temperatura
más riesgo
Los sistemas de detección FIRMS de la NASA y EFFIS de la ESA utilizan satélites como el Sentinel-1 para recopilar información
Estrés hídrico
de la vegetación
Agua que tienen
las plantas
Punto de rocío y
humedad relativa
Ventanas de
riesgo extremo
Humedad del suelo
y sequía acumulada
Sensores de
microondas
Mapas de riesgo
Con todos estos datos, las agencias elaboran mapas en tiempo real que marcan las zonas con alta probabilidad de incendio
Fase de extinción
(Monitoreo del fuego activo)
Ayudan en la organización de las labores de extinción
y alertan a la población del peligro
Anomalías térmicas
(puntos calientes)
Detectan el calor extremo. Sirve para trazar los perímetros y nuevos focos
Dispersión de humo
Predice cómo afectará la visibilidad de los aviones de extinción y permite emitir alertas de calidad del aire para la población
Potencia
radiativa del fuego
La energía que está liberando el fuego.
Intensidad del incendio
Viento
(dirección y velocidad)
Factor crítico en el crecimiento
y en la precicción de su avance
Monitores de incendios
Los modelos de IA analizan estos conjuntos de datos y ofrecen información vital para la extinción y la seguridad ciudadana
Fuente:FIRMS, EFFIS, Google Earth y elaboración propia/ ABC / JdV y JTS
Esa capacidad para darle forma a los datos puede solucionar uno de los grandes retos a los que se enfrentan actualmente los servicios de emergencia. «La información llega al puesto de mando avanzado, pero no siempre de forma integrada. Cada una entra por una parte y al final es la experiencia del director de emergencias la que permite interpretarla», explica Oliver. «Si un sistema de inteligencia artificial ya te está dando un análisis de escenarios, de alternativas y de soluciones, te puede decir: ‘Utiliza mejor esta estrategia porque va a tener un mayor impacto, pero compleméntala con esta otra porque, si no, el incendio se te va a ir por aquí», ilustra.
El ingeniero añade que, pese a los avances logrados en los últimos años, la IA aplicada a los incendios forestales todavía está en una fase incipiente, y espera que siga evolucionando a lo largo de la próxima década. Por ejemplo, apunta al futuro uso de drones autónomos terrestres y aéreos capaces de trabajar coordinadamente en vigilancia, cartografía y apoyo a la extinción. También a la creación de asistentes basados en IA -tipo ChatGPT- que ayuden a los directores de extinción y a los gestores forestales a evaluar situaciones complejas en tiempo real.
Gustau Camps-Valls, catedrático de Ingeniería Electrónica en la Universidad de Valencia e investigador centrado en la aplicación de métodos de aprendizaje automático al estudio de eventos extremos, está de acuerdo en que la IA todavía debe salvar varios obstáculos para liberar todo su potencial. «Tenemos muchos datos, sí, pero no hay tantos ejemplos de incendios sobre los que aprender, o no tantos como necesitan los modelos que aprenden del pasado», apunta en conversación con ABC. El experto añade, a este respecto, que «los incendios actuales son cada vez más virulentos, frecuentes e inusuales debido en gran parte al cambio climático y a la acción -o inacción- humana», lo que hace que sea más difícil predecir su comportamiento.
Además, remarca que todavía hay cierta falta de confianza hacia la tecnología: «En una emergencia, un mando de bomberos no va a tomar decisiones críticas basándose en una ‘caja negra’ que no explica el porqué de su recomendación; estamos en eso y hace un par de años implantamos un sistema ‘IA explicable’ en Grecia que podría ser explotable en otras regiones del mediterráneo».
Proyectos en marcha
Precisamente, en España ya se están desarrollando varios proyectos destinados a sacar un mayor partido a la IA en situaciones de crisis. Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), liderado por el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) y el Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA), acaba de desarrollar una infraestructura interoperable que conecta todos los datos disponibles para que puedan ser aprovechados por sistemas de inteligencia artificial en situaciones de emergencia. Sobre ella podrían construirse aplicaciones que ayuden a prevenir y combatir inundaciones, sequías e incendios forestales a partir de la información.
«Hay un problema con las emergencias en general, y es que la información necesaria para prevenir y gestionar está actualmente en silos. Los bomberos tienen la suya, la policía tiene otra y los demás organismos otras diferentes», explica a este diario Vicent Botti, director del VRAIN y responsable del proyecto, que fue finalizado el pasado mes de septiembre. «Ahora estamos viendo quién se lo queda. Lo normal sería que fuese una administración pública, porque puede ser muy útil», prosigue el experto.
Mientras tanto, la empresa gaditana GTD Defense & Security Solutions, junto con otras compañías y centros como la Universidad de Cantabria o la Universidad Rey Juan Carlos, trabaja en el proyecto Gaia. El objetivo es desarrollar un sistema de mando y control capaz de reunir en una única plataforma toda la información recopilada por drones, satélites, cámaras, sensores o vehículos no tripulados para ofrecer a los equipos de emergencias una visión más completa del incendio.
«No es lo mismo presentar toda la información de manera individualizada por sensores que tener una inteligencia capaz de hacer la fusión de toda esa información desde un centro de control», explica a este periódico Francisco Mier, responsable del proyecto en GTD.
En Gaia, la inteligencia artificial es la encargada de procesar y cruzar todos los datos. En una primera fase puede ayudar a detectar automáticamente un posible incendio analizando las imágenes y enviar una alerta geolocalizada al centro de control. Durante la extinción, combina esa información con datos meteorológicos, las características del terreno, el estado de la vegetación, la ubicación de infraestructuras críticas o el estado de las carreteras para ayudar a coordinar los recursos y planificar evacuaciones. Tras la extinción, también puede realizar recomendaciones sobre el proceso de reforestación y de retirada de los restos calcinados por el fuego.
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