IA en la gestión de desastres naturales

Los huracanes, terremotos, incendios forestales e inundaciones son parte de la naturaleza. Sin embargo, en los últimos años, hemos sido testigos de un aumento en la ocurrencia de tales desastres naturales. Muchos han perdido sus hogares, sus medios de vida y sus vidas debido a desastres naturales cada vez más graves y frecuentes. El número de desastres relacionados con el clima se ha triplicado en los últimos 30 años. Según informes de la ONU, la adaptación y la respuesta a estos desastres costarán a los países en desarrollo un estimado de $140 a $300 mil millones anuales para 2030. 

Sin embargo, gracias a los recientes avances en tecnología como la IA, la gestión de desastres naturales se está volviendo más eficiente, mejorando todo, desde la predicción de desastres hasta la asistencia en los esfuerzos de recuperación. En este artículo, profundizaremos en la gestión de desastres naturales, exploraremos cómo la IA mejora cada paso del proceso y las aplicaciones de la IA que nos mantienen seguros.

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Uso de la IA en la predicción de desastres para la gestión proactiva de riesgos

Los sistemas de predicción de desastres y detección temprana de IA pueden ayudar a disminuir los daños causados por los desastres naturales. El uso de estos sistemas permite alertar a los residentes locales y a los servicios de emergencia con anticipación para mitigar los efectos del desastre. Las herramientas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones precisas para anticipar desastres naturales como huracanes e incendios forestales antes de que ocurran.

Las técnicas de IA como el aprendizaje automático y la visión artificial utilizan redes neuronales profundas, que se utilizan para analizar grandes conjuntos de datos de varios tipos de fuentes, como imágenes de satélite, datos meteorológicos y registros históricos. Estas redes contienen neuronas artificiales interconectadas que pueden identificar patrones y anomalías que conducen a un posible desastre. Al procesar y analizar la enorme cantidad de datos recopilados utilizando herramientas como el análisis de big data, los modelos de IA se pueden entrenar para proporcionar sistemas de alerta temprana y ayudar a reducir los impactos de los desastres naturales.

Por ejemplo, la IA puede utilizarse para predecir las réplicas de un terremoto procesando los datos sísmicos. Google y Harvard desarrollaron un sistema de IA que analizó datos de 131.000 terremotos y réplicas. Cuando se probó con 30.000 eventos sísmicos, este sistema de IA mostró una mayor precisión en la predicción de la ubicación de las réplicas en comparación con los métodos tradicionales. En el ejemplo de predicción de réplicas que se muestra a continuación, las regiones en las que se predice que se producirán réplicas están marcadas con color rojo. Los puntos negros son las ubicaciones de las réplicas observadas, y la línea amarilla muestra las fallas que se rompieron durante el temblor principal.

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Sistemas impulsados por IA para la preparación ante desastres

Una vez que se predice un desastre, el siguiente paso en la gestión de desastres naturales es estar preparado. Las pérdidas humanas y económicas pueden evitarse mediante sistemas de IA que proporcionen información oportuna y precisa sobre los riesgos que implica un desastre. Estos conocimientos ayudan a las autoridades a estar preparadas para las emergencias y a actuar con rapidez para salvar vidas. Por ejemplo, agricultores, pescadores y silvicultores son algunas de las comunidades con mayor riesgo en lo que respecta a los desastres naturales, y las soluciones de IA pueden ayudar a estas comunidades a evitar pérdidas. 

Las soluciones de visión artificial y análisis de imágenes también pueden ayudar a supervisar y rastrear los patrones climáticos procesando imágenes de satélite en tiempo real. Al supervisar la trayectoria de tales desastres (como los ciclones), las áreas que pueden verse afectadas pueden estar mejor preparadas para afrontarlos. Por ejemplo, la NASA ha utilizado la computación en la nube y técnicas de aprendizaje profundo en fotos de satélite para rastrear huracanes como Harvey y Florence. Su sistema superó a los métodos estándar seis veces, lo que permitió rastrear el huracán cada hora en lugar de cada seis horas como con los métodos tradicionales.

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IA en la respuesta a desastres: Mejora de los datos en tiempo real para los equipos de rescate

Otra aplicación importante de la IA en la gestión de desastres naturales es la asistencia a los equipos de respuesta. Los sistemas de IA pueden proporcionar datos valiosos en tiempo real, como la evaluación de los daños y el seguimiento de la ubicación de las personas en peligro, a los equipos de respuesta ante desastres, ayudándoles a asignar los recursos de socorro de forma más eficiente. También pueden ayudar a acelerar la entrega de ayuda a las personas en las zonas afectadas y mejorar las decisiones y acciones de los trabajadores de socorro de primera línea.

Por ejemplo, durante cualquier desastre natural, las líneas de ayuda de emergencia (como el 911) se ven inundadas de llamadas de socorro. Los equipos de respuesta podrían pasar por alto detalles importantes si todas las llamadas se desvían a operadores humanos. La IA puede utilizarse para gestionar grandes volúmenes de llamadas y mensajes en un tiempo récord y realizar múltiples funciones utilizando características como la conversión de voz a texto y el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Estas características pueden extraer el contexto detrás de cada llamada de emergencia para obtener información precisa sobre la naturaleza precisa de la emergencia y la ubicación de la persona que llama.

Estos conocimientos reducen los tiempos de llamada y aceleran la respuesta de emergencia. El mismo sistema puede aplicarse a las plataformas de redes sociales con la ayuda de herramientas de IA como la visión artificial y el PNL.

¿Cómo pueden ayudar las plataformas de redes sociales en la respuesta a desastres naturales? Durante un desastre natural, las plataformas de redes sociales pueden contener información crucial y práctica inmediatamente después del desastre. Por ejemplo, las personas de la zona afectada pueden publicar información de texto, audio, imágenes y vídeo en las redes sociales. La gestión y el procesamiento manual de toda esta información no es fácil, especialmente cuando cada segundo es crucial. Herramientas como la plataforma AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) pueden utilizarse para reducir los retrasos en la respuesta procesando automáticamente las publicaciones en las redes sociales. La plataforma analiza el texto y las imágenes de los tuits (u otras plataformas de redes sociales) para obtener información humanitaria relevante. Las organizaciones de respuesta ante desastres pueden utilizar los datos extraídos en tiempo real para informar sus acciones y mejorar la eficiencia de sus esfuerzos.

Las innovaciones en IA también pueden ayudar a los equipos de rescate directamente desde la primera línea. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 pueden ayudar a evaluar los daños causados en la zona afectada utilizando imágenes de satélite y métodos como la segmentación semántica, que clasifica cada píxel de una imagen en categorías específicas. Por ejemplo, tras el terremoto de Turquía, el Departamento de Defensa de EE. UU. utilizó la segmentación semántica e imágenes de satélite para identificar y clasificar la gravedad de los daños en la infraestructura y los edificios en las zonas siniestradas a un ritmo mucho más rápido que los métodos de detección tradicionales. Utilizando estos métodos, aceleraron el proceso a horas o minutos, y el centro de control y los equipos de rescate pudieron responder más rápidamente en las zonas afectadas para la recuperación.

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IA para la recuperación de desastres naturales mediante el apoyo a la salud mental

La fase de recuperación tras un desastre natural tiene como objetivo reconstruir las comunidades y hacerlas más fuertes. Una de las mejores maneras de hacerlo es proporcionando apoyo de salud mental a las personas de las zonas afectadas. Los supervivientes pueden sufrir problemas de salud mental como el trastorno de estrés postraumático (TEPT) después de un desastre de este tipo. Las tasas de TEPT después de un desastre pueden ser tan altas como el 40%. Las herramientas de IA pueden utilizarse para ayudar a las personas afectadas. Por ejemplo, Omdena es una empresa que proporciona apoyo de salud mental utilizando chatbots de IA.

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La IA también puede ayudar en la investigación y el apoyo a la salud mental. Los sistemas de IA pueden utilizarse para predecir problemas de salud mental analizando los registros electrónicos de salud con la misma precisión que los expertos humanos. Por ejemplo, los investigadores han utilizado la IA para analizar datos de redes sociales y medir los niveles de estrés en adultos jóvenes después de experimentar un trauma. Según sus estudios, la misma técnica también podría aplicarse para comprender el impacto en la salud mental de las crisis climáticas y los desastres naturales, tanto a corto como a largo plazo.

Ventajas y desventajas del uso de la IA en la gestión de desastres

Ahora que hemos analizado cómo la IA puede influir en todos los diferentes procesos de la gestión de desastres naturales, exploremos algunas de las ventajas y desventajas que implica. Estas son algunas de las ventajas de utilizar la IA para la gestión de desastres:

• Mejorar la coordinación: Los sistemas de IA pueden utilizarse para mejorar la coordinación entre los diferentes organismos y organizaciones que participan en la respuesta ante desastres, reduciendo los retrasos y las ineficiencias.

• Automatizar tareas: La IA puede automatizar tareas repetitivas, como la entrada y el análisis de datos, liberando recursos humanos para actividades más críticas durante un desastre natural, cuando cada segundo cuenta.

• Adaptación al cambio climático a largo plazo: La IA puede ayudar a identificar y evaluar los impactos del cambio climático, permitiendo a las comunidades globales desarrollar estrategias de adaptación a largo plazo.

A pesar de los muchos beneficios, también hay limitaciones relacionadas con la IA en la gestión de desastres naturales que hay que tener en cuenta. Estos son algunos de los principales retos de la IA en la gestión de desastres naturales:

• Altos costes de implementación: El desarrollo y la implementación de sistemas de IA para la gestión de desastres pueden ser caros, ya que a menudo implican importantes inversiones en hardware, software y experiencia en IA.

• Preocupaciones por la privacidad de los datos: Los sistemas de IA utilizan datos geoespaciales de satélite, datos de redes sociales y comunicaciones de líneas de ayuda, y más fuentes para evaluar los daños y rastrear a las personas durante un desastre. Esto plantea problemas de privacidad sobre el uso no consentido de información personal y la posible vigilancia.

• Dependencia de la calidad de los datos: Las predicciones de un modelo de IA solo pueden ser tan buenas como la calidad y cantidad de los datos con los que se entrena. Si los modelos de IA se entrenan con datos inexactos, esto puede llevar a resultados menos efectivos, particularmente en situaciones críticas.

Reflexiones finales sobre la IA en la gestión de desastres naturales

Hemos explorado cómo la IA puede ayudar a salvar vidas humanas de un desastre natural. Nos ayuda a predecir, prepararnos, responder y recuperarnos de ellos de manera más efectiva. Las herramientas de IA pueden predecir terremotos, rastrear huracanes y mejorar la respuesta a desastres y los esfuerzos de recuperación. Hacerlo ayuda a minimizar el impacto de los desastres tanto en las personas como en la infraestructura. Si bien la IA tiene muchos beneficios, como respuestas más rápidas y una mejor coordinación, también presenta algunos desafíos. Estos incluyen altos costos, preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la necesidad de datos precisos. Cuando abordamos y tenemos en cuenta estos desafíos, podemos maximizar el impacto de la IA en la gestión eficaz de los desastres naturales.

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