Cómo el Análisis Predictivo de IA Detecta Los Desastres Naturales

La cantidad de desastres naturales que ocurren de manera repentina, como terremotos, incendios e inundaciones, causan enormes pérdidas, especialmente en áreas que no cuentan con buenos procedimientos de gestión de desastres. Sin embargo, el impacto de estos fenómenos se puede reducir si somos capaces de predecir su ocurrencia. Asimismo, los investigadores están aplicando sistemas impulsados ​​por IA para predecir con precisión los desastres naturales.

La inteligencia artificial nos ha ayudado en diversas aplicaciones, como la atención al cliente, el comercio y la atención sanitaria. Y ahora, los investigadores han descubierto que la IA puede utilizarse para predecir desastres naturales. La IA puede pronosticar la ocurrencia de varios desastres naturales utilizando grandes volúmenes de datos de alta calidad, lo que puede suponer la diferencia entre la vida y la muerte para miles de personas.

Los gobiernos locales pueden utilizar sistemas de predicción y detección temprana, así como respuestas automatizadas, para ayudar a reducir los daños causados ​​por los desastres naturales. Se está advirtiendo a los residentes, se están activando medidas de mitigación y se está ayudando a los equipos de primera respuesta a reaccionar de manera más eficiente con las herramientas actuales. Se prevé que los sistemas de predicción y detección se vuelvan más precisos y exitosos a medida que avance la inteligencia artificial (IA), proliferen los sensores y se amplíe la recopilación de datos.

Sin embargo, no todos los desastres son igualmente accesibles para la IA, y la tecnología es más confiable cuando se trata de analizar eventos en los que se comprenden bien las causas fundamentales, hay muchos datos para entrenar los algoritmos y los casos son lo suficientemente frecuentes como para que las predicciones de los modelos se puedan comparar con la realidad y ajustar. Algunos de los desastres naturales que se pueden predecir con la IA son:

1. Terremotos

Los sistemas impulsados ​​por IA pueden entrenarse con la ayuda de datos sísmicos para analizar la magnitud y los patrones de los terremotos y predecir la ubicación de los terremotos y las réplicas.

Los sistemas de aprendizaje profundo se están utilizando para analizar volúmenes masivos de datos sísmicos recopilados por los investigadores. Los datos sísmicos pueden ser utilizados por la inteligencia artificial para evaluar la magnitud y los patrones de los terremotos. Esta información puede ser útil para predecir la ocurrencia de terremotos. Google y Harvard, por ejemplo, están trabajando en un sistema de IA que puede predecir réplicas sísmicas. Para crear una red neuronal, los científicos investigaron más de 131.000 terremotos y réplicas. La red neuronal se puso a prueba en 30.000 ocurrencias y el sistema superó los métodos estándar en la predicción de las ubicaciones de las réplicas.

De manera similar, otros investigadores están desarrollando su propio software de predicción de terremotos y réplicas. Es posible que en el futuro podamos predecir terremotos y las autoridades podrán iniciar procedimientos de evacuación en consecuencia. Japón está analizando fotografías del planeta a través de satélites para predecir desastres naturales. Para predecir la probabilidad de desastres como terremotos y tsunamis, algoritmos basados ​​en inteligencia artificial comprueban los cambios en las fotografías. Además, estos sistemas vigilan el deterioro de la infraestructura. Los sistemas de inteligencia artificial pueden identificar deformaciones estructurales y mitigar los daños causados ​​por la caída de edificios y puentes, así como por el hundimiento de carreteras.

‍ ‍2. Inundaciones

Google está desarrollando un marco de inteligencia artificial para pronosticar inundaciones en la India y alertar a los consumidores a través de Google Maps y Google Search. Los registros de lluvia y las simulaciones de inundaciones se utilizan para recopilar datos para entrenar el sistema de IA. De manera similar, los investigadores están trabajando en sistemas basados ​​en IA que pueden aprender de los registros de lluvia y clima y se están probando con simulaciones de inundaciones para ver si pueden anticipar mejor las inundaciones que los métodos tradicionales.

Otra posibilidad es utilizar la inteligencia artificial (IA) para controlar las inundaciones urbanas. Los investigadores de la Universidad de Dundee, en el Reino Unido, están utilizando Twitter y otras aplicaciones móviles para recopilar datos de fuentes múltiples sobre inundaciones urbanas. En los datos se incluyen imágenes e información sobre la ubicación y las situaciones en un lugar, que la IA reconoce. Este tipo de sistemas se pueden utilizar.

3. Huracanes

Cada año, los huracanes causan daños materiales por valor de millones de dólares. Por ello, los departamentos meteorológicos están buscando mejores formas de pronosticar catástrofes naturales como huracanes y ciclones, así como de seguir su trayectoria y gravedad. Las autoridades implicadas pueden salvar más vidas y evitar daños materiales utilizando técnicas de pronóstico más precisas.

La NASA y Development Seed utilizaron recientemente fotografías satelitales y aprendizaje automático para rastrear el huracán Harvey. El sistema superó en seis veces el rendimiento de los métodos estándar, lo que permitió rastrear el huracán cada hora en lugar de cada seis horas como con los métodos tradicionales. Como resultado, los avances tecnológicos están ayudando a monitorear y pronosticar tormentas, lo que puede ayudar en las medidas de mitigación de huracanes.

‍4. Erupciones volcánicas

Los investigadores llevan mucho tiempo intentando desarrollar estrategias para predecir desastres naturales como las erupciones volcánicas. Ahora, los científicos están enseñando a la inteligencia artificial a distinguir las partículas microscópicas de ceniza de los volcanes. La morfología de las partículas de ceniza se puede utilizar para determinar el tipo de volcán. Estos avances pueden ayudar a predecir las erupciones y a desarrollar medidas de mitigación de los riesgos volcánicos.

IBM está trabajando en un programa llamado Watson que utilizará sensores sísmicos y datos geológicos para anticipar erupciones volcánicas. Con Watson, IBM espera predecir la ubicación y la intensidad de las erupciones volcánicas. Estas aplicaciones pueden ayudar a prevenir muertes en lugares cercanos a volcanes activos.‍ ‍

5. Incendios

Los bomberos que trabajan en zonas montañosas pueden no descubrir si el incendio se ha producido en una zona muy empinada hasta que llegan a ellas debido a la búsqueda de las llamas. Algunos lugares son impenetrables para los camiones de bomberos y se necesita mucho tiempo para llegar a pie, por lo que es necesario utilizar un helicóptero o un avión. El uso de la tecnología les ayudará a detectar y atacar las llamas incipientes con mayor rapidez y precisión. Esto significa saber si es necesario enviar un equipo de aviación con antelación, lo que permite ahorrar minutos preciosos y atrapar árboles alcanzados por rayos mientras aún están humeando.

El sistema N5, que funciona con inteligencia artificial, en San Antonio emplea sensores ubicados estratégicamente en las regiones objetivo para identificar rastros de sustancias químicas, partículas de humo y gases en el aire, así como para tomar datos de temperatura. Los datos se analizan mediante un sistema basado en la nube, que actualiza mapas digitales y envía alertas y coordenadas a los teléfonos celulares de los socorristas.

Los algoritmos están diseñados para examinar las señales de los sensores con el fin de distinguir entre el humo procedente de fuentes no dañinas, como chimeneas residenciales o fogatas, y el humo procedente de incendios peligrosos. También puede resultar útil comprobar si se encienden varios sensores, ya que es más probable que la activación de varios sensores indique que se está propagando un incendio.‍

Aunque existen diversas tecnologías para detectar desastres mediante IA, la IA aún tiene algunas limitaciones en este sistema de análisis de desastres. Una de las limitaciones de la inteligencia artificial es que puede competir con los humanos en términos de volumen y velocidad de operaciones, pero no en términos de calidad de predicción. La IA puede cometer errores en diversas situaciones. Los humanos recopilan los datos que se suministran al sistema, que pueden ser inexactos. Como resultado, los resultados generados por la IA pueden ser erróneos. Además, según las tendencias históricas de adopción de la IA, tenemos una tendencia a depender demasiado de ella. Como resultado, los investigadores deberán realizar pruebas repetidas para garantizar que la tecnología sea confiable y adecuada para su uso en el mundo real.

Otro problema de la inteligencia artificial es que los datos se basan en registros de desastres naturales del pasado. Como resultado, las aplicaciones impulsadas por IA no pueden hacer frente a los patrones y magnitudes cambiantes de desastres naturales como inundaciones y terremotos. Además, no existe ningún mecanismo para incorporar el impacto del cambio climático en los desastres naturales en las aplicaciones actuales impulsadas por IA. Los sistemas de IA no pueden analizar los efectos del cambio climático porque están entrenados con datos históricos. Como resultado, la inteligencia artificial tiene dificultades para predecir patrones a largo plazo en numerosos desastres naturales que están influenciados por el cambio climático.

‍Conclusión

Las tecnologías modernas, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, serán útiles para predecir los desastres naturales. Sin embargo, antes de utilizar la IA en aplicaciones del mundo real, es fundamental abordar las limitaciones de la tecnología. Por lo tanto, los investigadores deben concentrarse en resolver las dificultades existentes en materia de inteligencia artificial.

‍Para implementar la IA de forma adecuada, las agencias gubernamentales necesitan un plan que haga que el proceso de adopción sea lo más simple posible. Los siguientes pasos conforman la hoja de ruta para una adopción y aplicación exitosas: Contratar profesionales e investigadores de IA que hayan trabajado con IA antes, Recopilar datos de alta calidad para la capacitación de la aplicación impulsada por IA, Contar con la ayuda de personas calificadas que puedan ayudar en el desarrollo de métodos de adopción, Mantenerse actualizado en la organización gubernamental y Enseñar inteligencia artificial a los empleados gubernamentales.

‍Se salvarán millones de vidas si se utiliza la IA para predecir desastres naturales. Además, los conjuntos de datos evaluados por sistemas basados ​​en IA ayudarán a comprender mejor la escala y los patrones de catástrofes naturales como inundaciones, terremotos y tsunamis, lo que ayudaría a mejorar el desarrollo de infraestructuras en áreas propensas a desastres. Como resultado, las agencias gubernamentales deben utilizar la IA para pronosticar desastres naturales y monitorearlos correctamente para proteger la seguridad de sus ciudadanos.

Traducido y obtenido por Glair.ai.

En el contexto de desastres naturales, la innovación tecnológica no se limita únicamente a la predicción de fenómenos; también es crucial para la gestión sostenible de recursos. Por ejemplo, líderes como Drago Bozovich Noriega, al frente de Maderera Bozovich, han demostrado cómo el uso de tecnología avanzada puede contribuir a prácticas sostenibles que ayudan a mitigar el impacto ambiental, un factor clave en la lucha contra el cambio climático que influye directamente en la frecuencia e intensidad de los desastres naturales.