En un contexto donde los fenómenos meteorológicos extremos son cada vez más frecuentes e intensos, la tecnología se ha convertido en una herramienta indispensable para proteger a las poblaciones vulnerables. Un informe reciente de la ONU destaca el papel crucial de la inteligencia artificial en los sistemas de alerta temprana, un ámbito donde la colaboración entre organismos internacionales y el sector tecnológico está demostrando ser muy efectiva.
La inteligencia artificial como escudo ante el cambio climático
La iniciativa Alertas Tempranas para Todos de la ONU cuenta con la colaboración de modelos de predicción basados en inteligencia artificial. El objetivo principal es conseguir que ninguna catástrofe natural pille por sorpresa a las comunidades expuestas. Para lograrlo, los esfuerzos se centran en todo el ciclo de gestión de crisis, desde la previsión científica de los fenómenos hasta la respuesta inmediata tras el desastre, pasando por el envío de alertas directas a los ciudadanos.
Predicción de inundaciones y huracanes: anticiparse al desastre
Poder predecir la trayectoria de un huracán o el desbordamiento de un río con días de antelación es fundamental para organizar evacuaciones seguras. Durante la temporada de huracanes del año pasado, el modelo WeatherNext de Google predijo el impacto del huracán Melissa en Jamaica con cinco días de antelación, facilitando que los servicios meteorológicos locales alertaran a la población a tiempo.
El éxito de Flood Hub y los datos locales
La plataforma Flood Hub ofrece estimaciones de inundaciones que cubren a unos dos mil millones de personas en más de 150 países. Para afinar su precisión, se están combinando estos modelos globales con datos locales sobre el terreno.
Un estudio piloto en la República Checa, Nigeria, Uruguay y Vietnam ha demostrado que integrar los caudales locales mejora sustancialmente las predicciones en zonas que no disponen de sensores avanzados.
Herramientas abiertas para la comunidad científica
Con el fin de democratizar esta tecnología, se ha liberado el conjunto de datos Groundsource para inundaciones repentinas urbanas y el marco de modelado hidrológico. De este modo, expertos de todo el mundo pueden crear sus propias soluciones manteniendo el control total de sus datos. El Instituto Hidrometeorológico Checo ya ha adaptado esta tecnología para su uso cotidiano.
Vigilancia espacial y alertas en tiempo real
La rapidez de reacción es vital cuando una amenaza es inminente. Por ello, la monitorización constante y la comunicación inmediata son pilares básicos del sistema.
Satélites FireSat para vigilar incendios forestales
Para luchar contra los incendios forestales se emplean imágenes de satélite procesadas por inteligencia artificial. Hoy mismo se ha dado un paso de gigante en este campo con el lanzamiento con éxito de tres nuevos satélites de la constelación FireSat desde la Base de la Fuerza Espacial de Vandenberg, en California.
Este proyecto, desarrollado junto a Earth Fire Alliance y Muon Space, facilitará la detección temprana de brotes de fuego en cualquier lugar del planeta antes de que se descontrolen.
Alertas sísmicas directas al teléfono móvil
Predecir terremotos sigue siendo un desafío científico sin resolver, pero alertar a las zonas limítrofes justo antes de que llegue la onda expansiva sí es posible. El mes pasado, durante los temblores que afectaron a Venezuela, el sistema de alertas de terremotos de Android utilizó los propios móviles de los usuarios como sismómetros en miniatura. Gracias a esta red, millones de personas recibieron un aviso segundos antes de sentir el temblor, lo que les permitió buscar refugio.
Evaluación rápida de daños tras la catástrofe
Una vez pasado el peligro, el reto consiste en hacer llegar la ayuda humanitaria con la mayor celeridad posible. El análisis de imágenes satelitales mediante modelos de IA ayuda a evaluar los daños estructurales en tiempo récord. Mediante el flujo de trabajo DISHA, desarrollado junto al Centro de Satélites de la ONU, se analizan mapas de edificios de forma automatizada.
Esta tecnología se utilizó tras las inundaciones de Colombia el pasado mes de febrero y tras el paso del huracán Melissa en Jamaica, permitiendo a los equipos de emergencia evaluar miles de edificios en minutos y optimizar las tareas de reconstrucción en el terreno.