AI en la gestión de desastres naturales

Los huracanes, los incendios forestales, los terremotos y las inundaciones forman parte de la naturaleza. Sin embargo, en los últimos años hemos sido testigos de un aumento en la frecuencia de estos desastres naturales. Muchas personas han perdido sus hogares, sus medios de vida y sus vidas debido a unos 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, adaptarse a estos desastres y hacerles frente costará a los países en desarrollo entre 140 000 y 300 000 millones de dólares al año de aquí a 2030.

Sin embargo, gracias a los avances recientes de tecnologías como la IA, la gestión de desastres naturales se está volviendo más ágil, lo que mejora todo, desde la predicción de desastres hasta la asistencia en las labores de recuperación. En este artículo, analizaremos en profundidad la gestión de desastres naturales, exploraremos cómo la IA mejora cada etapa del proceso y veremos aplicaciones de IA que nos mantienen a salvo.

Fig. 1 Gráfico que muestra el aumento de los desastres naturales entre 1900 y 2019.

Uso de la IA en la predicción de desastres para una gestión proactiva de los riesgos#

Los sistemas de predicción y detección temprana de desastres mediante IA pueden ayudar a reducir los daños causados por los desastres naturales. Estos sistemas permiten avisar con antelación a los residentes locales y a los equipos de primera respuesta para mitigar los efectos del desastre. Las herramientas de IA pueden filtrar enormes cantidades de datos y realizar 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 para analizar grandes conjuntos de datos procedentes de diversas fuentes, como imágenes por satélite, datos meteorológicos y registros históricos. Estas redes contienen neuronas artificiales interconectadas que pueden identificar patrones y anomalías que indican un posible desastre. Al procesar y analizar la enorme cantidad de datos recopilados mediante herramientas como el análisis de big data, los modelos de IA pueden entrenarse para proporcionar sistemas de alerta temprana y ayudar a reducir el impacto de los desastres naturales.

Por ejemplo, la IA puede utilizarse para predecir las réplicas de terremotos mediante el procesamiento de datos sísmicos. Google y Harvard desarrollaron un sistema de IA que analizó datos de 131 000 terremotos y réplicas. Al probarlo con 30 000 eventos sísmicos, este sistema de IA mostró una mayor precisión en la predicción de la ubicación de las réplicas que los métodos tradicionales. En el ejemplo de predicción de réplicas que se muestra a continuación, las regiones en las que se prevén réplicas están marcadas en rojo. Los puntos negros indican la ubicación de las réplicas observadas y la línea amarilla muestra las fallas que se rompieron durante el terremoto principal.

Fig. 2. Imagen que muestra el resultado de la predicción de réplicas.

Sistemas basados en IA para la preparación ante desastres#

Una vez predicho un desastre, el siguiente paso en la gestión de desastres naturales es prepararse. Los sistemas de IA que proporcionan información oportuna y precisa sobre los riesgos asociados a un desastre pueden evitar pérdidas humanas y económicas. Estos conocimientos ayudan a las autoridades a estar preparadas para las emergencias y actuar con rapidez para salvar vidas. Por ejemplo, los agricultores, los pescadores y los trabajadores forestales se encuentran entre las comunidades más expuestas a los desastres naturales, y las soluciones de IA pueden ayudarlas a evitar pérdidas.

Las soluciones de visión artificial y análisis de imágenes también pueden ayudar a supervisar y seguir los patrones meteorológicos mediante el procesamiento de imágenes por satélite en tiempo real. Al supervisar la trayectoria de desastres como los ciclones, las zonas que podrían verse afectadas pueden prepararse mejor para hacerles frente. Por ejemplo, la NASA ha utilizado técnicas de computación en la nube y aprendizaje profundo con fotografías por satélite para seguir huracanes como Harvey y Florence. Su sistema superó a los métodos convencionales por un factor de seis, lo que permitió seguir el huracán cada hora en lugar de cada seis horas, como ocurre con los métodos tradicionales.

Fig. 3. Supervisión y seguimiento del huracán Florence mediante aprendizaje profundo (Fuente).

IA en la respuesta ante 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 a los equipos de respuesta ante desastres datos valiosos en tiempo real, como la evaluación de daños y el seguimiento de la ubicación de personas en peligro, y ayudarles a asignar los recursos de socorro de forma más eficiente. También pueden ayudar a acelerar la entrega de ayuda a las personas de las zonas afectadas y mejorar las decisiones y acciones de los trabajadores de ayuda humanitaria sobre el terreno.

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

Estos conocimientos reducen la duración de las llamadas y aceleran la respuesta ante emergencias. El mismo sistema puede aplicarse a las plataformas de redes sociales con la ayuda de herramientas de IA como la visión artificial y el NLP.

¿Cómo pueden las plataformas de redes sociales ayudar en la respuesta ante desastres naturales? Durante un desastre natural, las plataformas de redes sociales pueden contener información esencial y útil para actuar inmediatamente después del suceso. Por ejemplo, las personas de la zona afectada pueden publicar en las redes sociales información en forma de texto, audio, imágenes y vídeo. Gestionar y procesar manualmente toda esta información no es fácil, especialmente cuando cada segundo es crucial. Herramientas como la plataforma AIDR (Respuesta Digital mediante Inteligencia Artificial) pueden reducir los retrasos en la respuesta al procesar automáticamente las publicaciones de 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 orientar sus acciones y mejorar la eficiencia de sus esfuerzos.

Las innovaciones en IA también pueden asistir directamente a los equipos de rescate desde primera línea. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 pueden ayudar a evaluar los daños causados en la zona afectada mediante imágenes por 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 y las imágenes por satélite para identificar y categorizar la gravedad de los daños en la infraestructura y los edificios de las zonas afectadas a una velocidad mucho mayor que la de los métodos tradicionales de detección. Con estos métodos, aceleraron el proceso hasta completarlo en horas o minutos, lo que permitió al centro de control y a los equipos de rescate responder más rápidamente en las zonas afectadas para llevar a cabo la recuperación.

Fig. 4. Evaluación de daños mediante segmentación semántica.

IA para la recuperación tras desastres naturales mediante 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 formas de lograrlo es proporcionar apoyo de salud mental a las personas de las zonas afectadas. Tras un desastre de este tipo, los supervivientes pueden sufrir problemas de salud mental, como el trastorno de estrés postraumático (PTSD). La tasa de PTSD después de un desastre puede alcanzar el 40 %. Las herramientas de IA pueden utilizarse para ayudar a las personas afectadas. Por ejemplo, Omdena es una empresa que proporciona apoyo para la salud mental mediante chatbots de IA.

Fig. 5. Chatbot de IA para ayudar a pacientes con PTSD.

La IA también puede ayudar en la investigación sobre salud mental y en el apoyo psicológico. Los sistemas de IA pueden utilizarse para predecir problemas de salud mental mediante el análisis de historias clínicas electrónicas con la misma precisión que los expertos humanos. Por ejemplo, los investigadores han utilizado la IA para analizar datos de redes sociales y evaluar 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 de las crisis climáticas y los desastres naturales en la salud mental, 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 los distintos procesos de gestión de desastres naturales, exploremos algunas de las ventajas y desventajas asociadas. 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 las distintas agencias 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 introducción y el análisis de datos, liberando recursos humanos para actividades más críticas durante un desastre natural, cuando cada segundo es crucial.

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

A pesar de sus numerosas ventajas, también hay que tener en cuenta las limitaciones relacionadas con la IA en la gestión de desastres naturales. Estos son algunos de los principales desafíos de la IA en la gestión de desastres naturales:

• Elevados costes de implementación: Desarrollar e implementar sistemas de IA para la gestión de desastres puede ser caro, ya que a menudo requiere inversiones importantes en hardware, software y conocimientos especializados en IA.

• Problemas de privacidad de los datos: Los sistemas de IA utilizan datos satelitales geoespaciales, datos de redes sociales y de las comunicaciones de las líneas de ayuda, además de otras fuentes, para evaluar los daños y seguir a las personas durante un desastre. Esto plantea problemas de privacidad relacionados con 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 ha entrenado. Si los modelos de IA se entrenan con datos inexactos, pueden producir resultados menos eficaces, especialmente en situaciones críticas.

Reflexiones finales sobre la IA en la gestión de desastres naturales#

Hemos explorado cómo la IA puede ayudar a salvar vidas durante un desastre natural. Nos ayuda a predecir, prepararnos, responder y recuperarnos de ellos de forma más eficaz. Las herramientas de IA pueden predecir terremotos, seguir huracanes y mejorar las labores de respuesta y recuperación ante desastres. Esto ayuda a minimizar el impacto de los desastres tanto en las personas como en las infraestructuras. Aunque la IA ofrece numerosas ventajas, como respuestas más rápidas y una mejor coordinación, también presenta algunos desafíos. Entre ellos se incluyen los costes elevados, los problemas de privacidad de los datos y la necesidad de disponer de datos precisos. Si abordamos y tenemos en cuenta estos desafíos, podremos maximizar el impacto de la IA para gestionar los desastres naturales de forma eficaz.

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