La 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 incidencia de este tipo de desastres naturales. Muchas personas han perdido sus hogares, medios de subsistencia y 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 los informes de la ONU, adaptarse y hacer frente a estos desastres costará a los países en desarrollo entre 140.000 y 300.000 millones de dólares 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 las labores de recuperación. En este artículo, profundizaremos en la gestión de desastres naturales, exploraremos cómo la IA mejora cada paso del proceso y veremos aplicaciones de IA que nos mantienen a salvo.

Fig 1. Un gráfico que muestra el aumento de los desastres naturales desde 1900 hasta 2019.

Link to this sectionUso de la IA en la predicción de desastres para una gestión proactiva del riesgo#

Los sistemas de predicción de desastres y detección temprana mediante IA pueden ayudar a reducir los daños causados por los desastres naturales. Al utilizar estos sistemas, se puede 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 analizar 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, que se emplean para analizar vastos datasets de diversos tipos de fuentes, como imágenes satelitales, 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 mediante herramientas como el análisis de big data, los modelos de IA pueden ser entrenados para proporcionar sistemas de alerta temprana y ayudar a reducir el impacto de los desastres naturales.

Por ejemplo, la IA puede utilizarse para predecir 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. Cuando se probó en 30.000 eventos sísmicos, este sistema de IA mostró una mayor precisión en la predicción de las ubicaciones de las réplicas en comparación con los métodos tradicionales. En el ejemplo de predicción de réplicas que se muestra a continuación, las regiones donde se prevén réplicas están marcadas en color rojo. Los puntos negros son las ubicaciones de las réplicas observadas, y la línea amarilla muestra las fallas que se rompieron durante el sismo principal.

Fig 2. Una imagen que muestra el resultado de la predicción de réplicas.

Link to this sectionSistemas basados en IA para la preparación ante desastres#

Una vez que se predice un desastre, el siguiente paso en la gestión de desastres naturales es la preparación. Las pérdidas humanas y económicas pueden prevenirse mediante sistemas de IA que proporcionen información oportuna y precisa sobre los riesgos que conlleva un desastre. Estos conocimientos ayudan a las autoridades a estar preparadas para las emergencias y a actuar rápidamente para salvar vidas. Por ejemplo, los agricultores, pescadores y silvicultores son algunas de las comunidades con mayor riesgo cuando se trata de 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 monitorear y rastrear los patrones meteorológicos mediante el procesamiento de imágenes satelitales en tiempo real. Al monitorear la trayectoria de tales desastres (como los ciclones), las áreas que pueden verse afectadas pueden estar mejor preparadas para enfrentarlos. Por ejemplo, la NASA ha utilizado computación en la nube y técnicas de aprendizaje profundo en fotos satelitales para rastrear huracanes como Harvey y Florence. Su sistema superó a los métodos estándar seis veces, permitiendo rastrear el huracán cada hora en lugar de cada seis horas, como sucede con los métodos tradicionales.

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

Link to this sectionIA 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 datos valiosos en tiempo real, como la evaluación de 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 ayuda de manera más eficiente. También pueden ayudar a acelerar la entrega de ayuda a las personas en las áreas afectadas y mejorar las decisiones y acciones de los trabajadores de ayuda de primera línea.

Por ejemplo, durante cualquier desastre natural, las líneas de ayuda de emergencia (como el 911) se inundan de llamadas de auxilio. Los equipos de respuesta podrían perderse detalles importantes si todas las llamadas se dirigen a operadores humanos. La IA puede utilizarse para gestionar grandes volúmenes de llamadas y mensajes en tiempo récord y realizar múltiples funciones utilizando características como voz a texto y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Dichas funciones pueden extraer el contexto detrás de cada llamada de emergencia para obtener información precisa sobre la naturaleza exacta de la emergencia y la ubicación de quien llama.

Estas perspectivas reducen los tiempos de llamada y aceleran la respuesta ante emergencias. El mismo sistema puede aplicarse a plataformas de redes sociales con la ayuda de herramientas de IA como visión artificial y NLP.

¿Cómo pueden las plataformas de social media ayudar en la respuesta ante desastres naturales? Durante un desastre natural, las plataformas de redes sociales pueden contener información procesable crucial inmediatamente después del suceso. Por ejemplo, información de text, audio, images y video puede ser publicada en redes sociales por las personas en el área afectada. Gestionar y procesar manualmente toda esta información no es sencillo, especialmente cuando cada segundo es crucial. Herramientas como la plataforma AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) pueden utilizarse para reducir los retrasos en la respuesta mediante el procesamiento automático de las publicaciones en redes sociales. La plataforma analiza texto e imágenes de tuits (u otras plataformas de redes sociales) para obtener información humanitaria relevante. Las organizaciones de respuesta ante desastres pueden usar 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 el frente. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 pueden ayudar a evaluar los daños causados en el área afectada utilizando imágenes satelitales y métodos como la segmentación semántica, que clasifica cada píxel de una imagen en categorías específicas. Por ejemplo, tras el terremoto en Turquía, el Departamento de Defensa de EE. UU. utilizó segmentación semántica e imágenes satelitales para identificar y categorizar la gravedad de los daños en la infraestructura y los edificios en zonas de desastre a una velocidad mucho mayor 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 áreas afectadas para la recuperación.

Fig 4. Evaluación de daños mediante segmentación semántica.

Link to this sectionIA para la recuperación ante desastres naturales proporcionando apoyo de 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 proporcionando apoyo de salud mental a las personas en las áreas afectadas. Los supervivientes pueden sufrir problemas de salud mental como el Trastorno de Estrés Postraumático (TEPT) después de un desastre así. Las tasas de TEPT tras un desastre pueden llegar al 40%. Las herramientas de IA pueden utilizarse para ayudar a las personas afectadas. Por ejemplo, Omdena es una empresa que ofrece apoyo de salud mental mediante chatbots de IA.

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

La IA también puede ayudar con la investigación en salud mental y su apoyo. Los sistemas de IA pueden utilizarse para predecir problemas de salud mental analizando historias clínicas electrónicas con la misma precisión que los expertos humanos. Por ejemplo, investigadores han utilizado 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 podría aplicarse también para comprender el impacto en la salud mental de las crisis climáticas y los desastres naturales, tanto a corto como a largo plazo.

Link to this sectionPros y contras del uso de la IA en la gestión de desastres#

Ahora que hemos discutido cómo la IA puede influir en todos los diferentes procesos de la gestión de desastres naturales, exploremos algunos de los pros y contras involucrados. Aquí tienes algunas de las ventajas de usar la IA para la gestión de desastres:

• Mejora la coordinación: Los sistemas de IA pueden utilizarse para mejorar la coordinación entre las diferentes agencias y organizaciones involucradas en la respuesta ante desastres, reduciendo retrasos e ineficiencias.

• Automatiza 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 existen limitaciones relacionadas con la IA en la gestión de desastres naturales que conviene tener en cuenta. Estos son algunos de los desafíos clave de la IA en la gestión de desastres naturales:

• Altos costes de implementación: Desarrollar e implementar sistemas de IA para la gestión de desastres puede ser costoso, ya que a menudo implica importantes inversiones en hardware, software y experiencia en IA.

• Preocupaciones sobre la privacidad de los datos: Los sistemas de IA utilizan datos geoespaciales satelitales, datos de redes sociales y comunicaciones de líneas de ayuda, entre otras fuentes, para evaluar daños y rastrear a personas durante un desastre. Esto plantea preocupaciones 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 datos con los que ha sido entrenado. Si los modelos de IA se entrenan con datos inexactos, esto puede llevar a resultados menos efectivos, particularmente en situaciones críticas.

Link to this sectionReflexiones finales sobre la IA en la gestión de desastres naturales#

Hemos explorado cómo la IA puede ayudar a salvar vidas humanas ante 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 los esfuerzos de respuesta y recuperación ante desastres. Hacerlo ayuda a minimizar el impacto de los desastres tanto en las personas como en la infraestructura. Aunque la IA tiene muchos beneficios, como respuestas más rápidas y una mejor coordinación, también presenta algunos desafíos. Estos incluyen altos costes, 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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