Por este motivo, desde el centro de formación tecnológica, IMMUNE Technology Institute, Unai Obieta, director de Inteligencia Artificial, ha identificado cinco maneras en las que la IA está ayudando en la gestión de desastres en España:
Detección de zonas de alto riesgo para inundaciones y otros desastres
Según el Ministerio para la Transición Ecológica, en España, 2,7 millones de hogares se encuentran en zonas con alto riesgo de inundación. Gracias a la IA, es posible analizar datos históricos para crear mapas de riesgo específicos, que identifican las áreas más propensas a sufrir desastres como inundaciones, incendios forestales y deslizamientos de tierra. Esta información permite a los organismos de protección civil priorizar las zonas más vulnerables y diseñar estrategias de prevención y respuesta. Un ejemplo reciente es el operativo desplegado en Málaga durante la DANA, en el que se desalojaron viviendas en alto riesgo de inundación.
Simulación y planificación
La IA puede gestionar bases de datos dinámicas que ofrecen información instantánea sobre los materiales disponibles y su ubicación, como extintores, maquinarias pesadas o equipos especializados. Esto permite una distribución eficiente de recursos hacia las zonas afectadas.
Además, al combinar estos datos con información en tiempo real de la catástrofe, la IA puede simular escenarios y planificar estrategias de acción basadas en los recursos disponibles. Esto proporciona a equipos de emergencia, como la UME, un conocimiento más detallado sobre el tipo de desastre al que se enfrentan, los materiales requeridos y las provisiones necesarias, mejorando la eficacia y seguridad de las operaciones.
Monitoreo dinámico y detección temprana de incendios forestales
El aumento de las temperaturas, sumado a épocas de sequía extrema, eleva el riesgo de incendios. Herramientas de IA, combinadas con sensores y cámaras de vigilancia, permiten identificar puntos de calor y detectar posibles incendios en sus fases iniciales. Con drones y satélites, es posible generar mapas en tiempo real, facilitando la intervención rápida de los equipos de emergencia y minimizando el impacto de estas catástrofes.
Análisis de redes sociales para la identificación de necesidades urgentes
Durante un desastre, la IA puede analizar mensajes en redes sociales para identificar necesidades específicas en tiempo real, como suministro de agua, alimentos o asistencia médica en zonas afectadas. Este análisis permite a los equipos de rescate y ayuda humanitaria priorizar sus recursos y llegar rápidamente a las áreas con mayor necesidad. “Tras la catástrofe de Valencia, hemos podido ver como las redes sociales ayudaron a conocer las necesidades de la población de manera inmediata, complementando el trabajo de servicios de emergencia”, comenta Obieta.
Apoyo en la recuperación y prevención a largo plazo
Tras catástrofes recientes, el gobierno ha anunciado un paquete de medidas para reducir la vulnerabilidad y los daños sufridos. La IA permite evaluar el impacto en infraestructuras, economía y sociedad, proporcionando información esencial para la reconstrucción y fortalecimiento de las zonas afectadas. Esto ayuda a las autoridades a diseñar comunidades más resilientes, implementando mejoras en sistemas de drenaje y medidas contra incendios para hacer frente a futuros desastres naturales.