Algunas tecnologías de IA pueden ayudar a detectar señales tempranas de desastres naturales
En el contexto de desastres naturales cada vez más feroces e impredecibles, desde terremotos, tsunamis, inundaciones hasta incendios forestales, tormentas tropicales..., la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una poderosa herramienta de apoyo para ayudar a las personas a proporcionar alertas tempranas y minimizar los daños.
Aprendiendo de los datos, detectando anomalías
Antes de que ocurra un desastre natural, la naturaleza a menudo "envía" señales de alerta temprana, como pequeños temblores antes de un gran terremoto, cambios en los niveles de agua antes de un tsunami o estructuras de nubes inusuales que señalan un súper tifón.
Con el volumen cada vez mayor de datos meteorológicos, geológicos e imágenes satelitales, resulta difícil para los humanos procesarlos a tiempo. Este es también el momento en que la IA demuestra su potencial.
Los sistemas de alerta de desastres basados en IA aplican numerosas tecnologías avanzadas. En concreto, el aprendizaje automático (ML) ayuda a detectar señales anormales a partir de datos sísmicos, hidrológicos y meteorológicos, mientras que el aprendizaje profundo facilita el análisis de imágenes satelitales y radares meteorológicos para identificar automáticamente las estructuras de las nubes de tormenta y calcular sus trayectorias e intensidad.
Además, la tecnología de procesamiento de datos en tiempo real de los dispositivos IoT ubicados en zonas de alto riesgo permite el suministro continuo de información sobre la vibración, el flujo y la velocidad del viento.
Los sistemas de simulación basados en IA también son capaces de predecir la propagación de tsunamis, la extensión de los incendios forestales o las zonas de inundaciones, apoyando planes oportunos de evacuación y rescate.
En particular, al combinar la tecnología de teledetección con datos satelitales como Sentinel, Landsat o Copernicus, los modelos de IA también pueden identificar cambios en la humedad, la temperatura y la vegetación, factores importantes para predecir el riesgo de inundaciones repentinas o incendios forestales.
¿Cómo ayuda la IA a advertir sobre desastres naturales?
Se han desarrollado varias tecnologías de IA para ayudar en la previsión meteorológica.
En todo el mundo , muchos países han aplicado con éxito la IA en la alerta de desastres naturales. En concreto, en el caso de los terremotos, la IA es capaz de analizar las ondas sísmicas P (ondas primarias) para emitir alertas segundos antes de que aparezca la onda destructiva (onda S), lo que ayuda a minimizar las víctimas.
En la alerta de tsunami, los sensores colocados en el fondo marino se combinan con la IA para monitorear los niveles de agua, simular la propagación de las olas y determinar el área afectada.
En caso de inundaciones, la IA aprovecha datos de precipitaciones, sensores de nivel de agua e imágenes satelitales para predecir el potencial de inundaciones y las áreas de riesgo.
En el campo de la prevención de incendios forestales, la IA puede identificar puntos críticos inusuales a través del satélite y predecir la dirección de propagación del incendio en función de las condiciones del viento, el terreno y la humedad.
En el caso de las tormentas, se aplica la tecnología de aprendizaje profundo para analizar imágenes satelitales de nubes, mejorando así la precisión de los pronósticos de la trayectoria e intensidad de las tormentas.
Se han aplicado muchos proyectos prácticos que utilizan tecnología IA.
Numerosos proyectos prácticos en todo el mundo han demostrado la notable eficacia de la IA en la alerta ante desastres naturales. Por ejemplo, Google AI implementó sistemas de alerta de inundaciones en India y Bangladesh, ayudando a decenas de miles de personas a evacuar antes de que subiera el nivel del agua.
En Japón, la Agencia Meteorológica de Japón (JMA) ha aplicado IA para analizar ondas sísmicas y emitir alertas tempranas de terremotos para minimizar los daños.
La NASA también está utilizando tecnología de aprendizaje profundo en datos satelitales para detectar de forma temprana incendios forestales y riesgos de inundaciones.
Mientras tanto, Fathom Global ha desarrollado mapas detallados de inundaciones a nivel de calle utilizando el poder de la IA y la tecnología de teledetección, contribuyendo a mejorar la preparación y respuesta ante desastres.
Los desafíos
Según los expertos, algunas regiones aún carecen de datos de alta calidad para entrenar modelos de IA, lo que reduce la precisión de las predicciones. Además, la infraestructura de red y los sensores en muchos países en desarrollo son limitados, insuficientes para que los sistemas de alerta de IA funcionen de forma eficaz y sincronizada.
Además, el riesgo de falsas alarmas puede causar confusión en la comunidad si no se verifica y ajusta adecuadamente.
Sin embargo, se espera que la IA para la alerta de desastres naturales siga creciendo con fuerza, especialmente al combinarse con el IoT y las redes 5G para facilitar la transmisión de datos a alta velocidad. Los sistemas de alerta multilingües a través de teléfonos, altavoces y redes sociales llegarán a las personas con mayor flexibilidad.
Además, compartir datos a través de las fronteras ayudará a la IA a aprender mejor, aumentando la precisión de los pronósticos, especialmente en el caso de desastres regionales como tsunamis o tormentas tropicales.
Fuente: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm
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