Infórmate sobre el papel de la IA en la gestión de catástrofes naturales, desde la predicción de catástrofes hasta la asistencia en los esfuerzos de recuperación. Explora cómo puede utilizarse la IA para salvar vidas.
Los huracanes, los terremotos, los incendios forestales y las inundaciones forman parte de la naturaleza. Sin embargo, en los últimos años, hemos sido testigos de un aumento en la ocurrencia de estos desastres naturales. Muchas personas han perdido sus hogares, sus medios de subsistencia y sus vidas debido a catástrofes 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 y hacer frente a estas catástrofes costará a los países en desarrollo entre 140.000 y 300.000 millones de dólares anuales de aquí a 2030.
Sin embargo, gracias a los recientes avances tecnológicos, como la IA, la gestión de las catástrofes naturales es cada vez más ágil, mejorando todo, desde la predicción de catástrofes hasta la asistencia en los esfuerzos de recuperación. En este artículo, profundizaremos en la gestión de las catástrofes naturales, exploraremos cómo la IA mejora cada paso del proceso y las aplicaciones de la IA que nos mantienen a salvo.
Los sistemas de predicción y detección precoz de catástrofes mediante IA pueden ayudar a disminuir los daños causados por las catástrofes naturales. Utilizando estos sistemas, se puede avisar a tiempo a los residentes locales y a los primeros intervinientes para mitigar los efectos de la catástrofe. Las herramientas de IA pueden cribar grandes cantidades de datos y hacer predicciones precisas para anticiparse a catástrofes naturales como huracanes e incendios forestales antes de que ocurran.
Las técnicas de IA como el aprendizaje automático y la visión por ordenador utilizan redes neuronales profundas, que se emplean para analizar vastos conjuntos de datos procedentes de diversos tipos de fuentes, como imágenes por satélite, datos meteorológicos y registros históricos. Estas redes contienen neuronas artificiales interconectadas que pueden identificar patrones y anomalías que conducen a un desastre potencial. Al procesar y analizar la enorme cantidad de datos recopilados mediante herramientas como el análisis de grandes datos, se pueden entrenar modelos de IA para proporcionar sistemas de alerta temprana y ayudar a reducir los impactos de las catástrofes naturales.
Por ejemplo, la IA puede utilizarse para predecir réplicas de terremotos procesando los datos sísmicos. Google y Harvard desarrollaron un sistema de IA que analizaba datos de 131.000 terremotos y réplicas. Cuando se probó con 30.000 terremotos, este sistema de IA demostró 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 prevé que se produzcan réplicas están marcadas en rojo. Los puntos negros son las ubicaciones de las réplicas observadas, y la línea amarilla muestra las fallas que se rompieron durante la réplica principal.
Una vez que se predice una catástrofe, el siguiente paso en la gestión de las catástrofes 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 entraña una catástrofe. Esta información ayuda a las autoridades a estar preparadas para las emergencias y a actuar con rapidez para salvar vidas. Por ejemplo, los agricultores, pescadores y silvicultores son algunas de las comunidades más expuestas a los desastres naturales, y las soluciones de IA pueden ayudarles a evitar pérdidas.
Las soluciones de visión por ordenador y análisis de imágenes también pueden ayudar a controlar y seguir los patrones meteorológicos procesando imágenes de satélite en tiempo real. Mediante el seguimiento de la trayectoria de este tipo de catástrofes (como los ciclones), las zonas que puedan verse afectadas pueden estar mejor preparadas para afrontarlas. Por ejemplo, la NASA ha utilizado técnicas de computación en la nube y aprendizaje profundo en fotos de satélite para seguir la trayectoria de huracanes como Harvey y Florence. Su sistema superó en seis veces a los métodos estándar, permitiendo el seguimiento del huracán cada hora en lugar de cada seis horas como con los métodos tradicionales.
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Otra aplicación importante de la IA en la gestión de catástrofes naturales es la asistencia a los equipos de respuesta. Los sistemas de IA pueden proporcionar valiosos datos 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 catástrofes, ayudándoles a asignar los recursos de socorro de forma más eficaz. 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 socorro de primera línea.
Por ejemplo, durante cualquier catástrofe natural, las líneas de ayuda de emergencia (como el 911) se inundan de llamadas de socorro. Los equipos de respuesta pueden 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 un tiempo récord y realizar múltiples funciones utilizando funciones como la conversión de voz a texto y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Estas funciones pueden extraer el contexto que hay detrás 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 los tiempos de llamada y aceleran la respuesta a las emergencias. El mismo sistema puede aplicarse a las plataformas de medios sociales con la ayuda de herramientas de IA como la visión por ordenador y la PNL.
¿Cómo pueden ayudar las plataformas de los medios sociales en la respuesta a las catástrofes naturales? Durante una catástrofe natural, las plataformas de los medios sociales pueden contener información procesable crucial inmediatamente después. Por ejemplo, las personas de la zona afectada pueden publicar en las redes sociales información de texto, audio, imágenes y vídeo. Gestionar y procesar manualmente toda esta información no es fácil, sobre todo 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 los medios sociales. La plataforma analiza el texto y las imágenes de los tweets (u otras plataformas de medios sociales) para obtener información humanitaria relevante. Las organizaciones de respuesta a catástrofes pueden utilizar los datos extraídos en tiempo real para informar sus acciones y mejorar la eficacia de sus esfuerzos.
Las innovaciones de la IA también pueden ayudar a los equipos de rescate directamente desde el frente. Los modelos de visión por ordenador 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 y las imágenes de satélite para identificar y clasificar la gravedad de los daños en infraestructuras y edificios de las zonas siniestradas a un ritmo mucho más rápido que con los métodos de detección tradicionales. Con 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 su recuperación.
La fase de recuperación tras una catástrofe natural tiene como objetivo reconstruir las comunidades y hacerlas más fuertes. Una de las mejores formas de hacerlo es proporcionar apoyo en salud mental a las personas de las zonas afectadas. Los supervivientes pueden sufrir problemas de salud mental como el Trastorno de Estrés Postraumático (TEPT) tras una catástrofe de este tipo. Los índices de TEPT tras una catástrofe pueden llegar al 40%. Pueden utilizarse herramientas de IA para ayudar a las personas afectadas. Por ejemplo, Omdena es una empresa que ofrece asistencia en salud mental mediante chatbots de IA.
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 historiales médicos electrónicos con la misma precisión que los expertos humanos. Por ejemplo, los investigadores han utilizado la IA para analizar los datos de las redes sociales y medir los niveles de estrés en adultos jóvenes tras sufrir un trauma. Según sus estudios, la misma técnica podría aplicarse también para comprender el impacto en la salud mental de las crisis climáticas y las catástrofes naturales, tanto a corto como a largo plazo.
Ahora que hemos hablado de cómo la IA puede influir en los distintos procesos de la gestión de catástrofes naturales, exploremos algunos de los pros y los contras que conlleva. He aquí algunas de las ventajas de utilizar la IA para la gestión de catástrofes:
A pesar de las muchas ventajas, también hay que tener en cuenta las limitaciones relacionadas con la IA en la gestión de catástrofes naturales. He aquí algunos de los principales retos de la IA en la gestión de catástrofes naturales:
Hemos explorado cómo la IA puede ayudar a salvar la vida de las personas en caso de catástrofe natural. Nos ayuda a predecirlas, prepararnos, responder y recuperarnos de ellas con mayor eficacia. Las herramientas de IA pueden predecir terremotos, rastrear huracanes y mejorar la respuesta a las catástrofes y los esfuerzos de recuperación. Esto ayuda a minimizar el impacto de las catástrofes tanto en las personas como en las infraestructuras. Aunque la IA tiene muchas ventajas, como respuestas más rápidas y una mejor coordinación, también presenta algunos retos. Entre ellos están los elevados costes, la preocupación por la privacidad de los datos y la necesidad de datos precisos. Cuando abordemos y tengamos en cuenta estos retos, podremos maximizar el impacto de la IA en la gestión eficaz de las catástrofes naturales.
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