¿Cómo la IA puede contribuir a prevenir los incendios forestales?

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Tras el mega incendio vivido en la región de Valparaíso, la prevención se ha vuelto un tema clave y trasversal para toda la comunidad. Pero una pregunta que en La Quinta Emprende quisimos hacernos fue, ¿Cómo hoy, la IA puede ayudar a prevenir los incendios forestales?.

 

 

La IA ha venido desarrollándose desde hace años en el mundo, para mejorar la calidad de vida de las personas, cómo también aportar en la prevención de catástrofes, como lo son los incendios forestales. Un ejemplo de esto, son los sensores anti-incendios, los cuales son capaces de medir, instrumentalmente, distintas variables ambientales como temperatura, humedad o viento, y trasladar los datos recogidos a sistemas computacionales manejables desde dispositivos móviles como es el teléfono celular. 

En este sentido, lo que actualmente hace la IA es recoger estos miles de datos y almacenarlos de modo que actúen como una base de datos que permita generar modelos robustos con el fin de anticiparse y prevenir la ocurrencia de escenarios complejos como son los incendios forestales. 

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Respecto a cómo ha ido evolucionando la IA en el país, Patricia Möller, Ingeniera Bioinformática de la Universidad de Talca, explica que los avances en los últimos años se han desarrollado de manera exponencial. “Como país, existía un cierto temor respecto a cómo la intervención de la IA podría eliminar empleos, sin embargo es necesario ver este sistema desde una perspectiva amigable, que invita a las personas a reinventarse y reeducarse para ser parte activa de esta transformación.”, sostiene la experta. 

Ahora bien, en la línea de la prevención de los incendios forestales, Chile ha llevado a cabo estudios en donde el objetivo ha sido aplicar la IA para poder identificar espacialmente algunas zonas más susceptibles a incendios forestales, sin embargo, solo ha sido a modo de investigación, ya que, en la actualidad, Chile cuenta con una extensa y diversa base de datos de índole ambiental que permite ser un cimiento robusto para la inteligencia artificial, pero lamentablemente esos datos no se trabajan como información y por ende, no se genera un conocimiento adecuado que permita tomar decisiones eficientes en un tiempo prudente. 

Patricia Möller, comenta que se encuentra participando en el desarrollo de una investigación asociativa junto con otras universidades, en donde se propone un modelo de IA, el cual cuenta con una base de datos multidisciplinarios, considerando parámetros topográficos, meteorológicos, ambientales, satelitales e incluso de la actividad humana y uniéndolos con información histórica respecto a incendios forestales para poder entrenar y validar los modelos que se están proponiendo y así la IA pueda aprender de ellos y predecir las zonas susceptibles de incendios forestales.

En la misma línea, se busca la usabilidad del sistema, lo que tiene que ver con que estos modelos sean de fácil aplicación y pueda llegar finalmente a los usuarios. Es por ello, que Möller sostiene que la utilización de este proyecto está pensada como página web y/o como una aplicación, la cual pueda ser usada desde el teléfono celular y que sea de fácil uso, además de que pueda entregar alertas respecto a un lugar específico o abarcando todo el territorio nacional.  

Si bien, las investigaciones y propuestas se están realizando desde las universidades, la pregunta es quién está encargado de tomar esta herramienta y utilizarla para la prevención de incendios forestales. En este sentido, según la investigadora, debiese ser un trabajo conjunto entre el sector público, privado y académico, donde exista la predisposición a prevenir y los fondos para llevar a cabo el trabajo. 

Respecto a esto último, este proyecto está financiado por un concurso interuniversitario de iniciación en investigación asociativa, el cual ha sido el motor de partida para la propuesta, pero también, actualmente, se ha recibido el apoyo de municipalidades. Gracias este financiamiento, el proyecto, que aún se encuentra en fases iniciales de recopilación de datos, espera el 2025 comenzar con pruebas a nivel piloto y así ir midiendo su eficiencia. 

 

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