Si hay alguna tecnología que ha despuntado desde el último año y que está revolucionando por completo todos los campos de nuestra vida, esa es la Inteligencia Artificial. Este avance tecnológico ya lo hemos visto aplicado a distintas facetas de la seguridad, pero ahora llega aplicada a la detección de incendios.
IA y detección de incendios
Tanto la subida de las temperaturas generalizas como la disminución de las precipitaciones ha hecho que en España aumente el número y la severidad de los incendios forestales. Esto ha hecho que estos eventos se hayan convertido en una auténtica prioridad nacional, sobre todo después de que en 2022 el país se convirtiese en el país más quemado de la UE, tras superar lo 2.600 incendios que acabaron con más de 250.000 hectáreas de bosque. En este contexto, la IA se erige como una herramienta ideal para reforzar las estrategias de prevención y detección temprana de incendios.
La adopción de la IA en la detección de incendios en España está marcando un hito en la gestión de este tipo de catástrofes. La capacidad para procesar datos complejos, analizar riesgos y tomar decisiones proactivas brinda una herramienta invaluable para proteger los ecosistemas y la seguridad de las comunidades.
Así se está aplicando la IA en la detección de incendios en España
El uso generalizado de la inteligencia artificial en España ha generado una serie de beneficios tangibles, como se pueden ver en algunos de los casos en los que se ha aplicado. Por ejemplo, en la provincia de Salamanca se implementó un sistema de alerta temprana basado en IA que redujo en un 50% la superficie quemada.
Otro ejemplo de la aplicación basada en inteligencia artificial y big data es el desarrollado con el apoyo de la Xunta de Galicia con la aplicación XeoCode. Esta herramienta aprovecha la IA, la información meteorológica e imágenes a tiempo real para prevenir y paliar los fuegos. Esta herramienta, por tanto, analiza información tanto a tiempo real como pasada (recurrencia histórica, estrés hídrico de la vegetación…) para prever la expansión de un fuego.
Por su parte, Vodafone ha desarrollado una solución que utiliza Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas para la detección temprana de incendios forestales. Este proyecto se ha puesto en marcha gracias a la colaboración con el Ayuntamiento de Antequera y la agencia AMAyA de la Junta de Andalucía. El sistema se basa en unos sensores capaces de distinguir entre diferentes tipos de materias, que un conjunto de algoritmos personalizado permite establecer el tipo de vegetación del entorno en el que se instalen e interpretar así las partículas que se producen en los primeros minutos de combustión.
«Damos un paso muy importante donde la inteligencia artificial se incorpora a las emergencias, a la seguridad (…) y con algo tan novedoso como es el ‘machine learning’ y evidentemente la aplicación de la IA. En definitiva, para la detección precoz de incendios»
Rafael Alcaide, Director Territorial de Vodafone
Si seguimos buscando ejemplos de empresas que apuestan por la utilización de las últimas tecnologías, nos encontramos con Euskaltel que aplica la IA y el 5G para prevenir, combatir y minimizar los daños de los fuegos. Esta tecnología (que actualmente está en fase de pruebas) se basa en la colocación de cámaras de vídeo y sensores en torres de telecomunicaciones situadas en zonas altas. El sistema cuenta con un programa de inteligencia artificial que rastrea las imágenes de fuego y humo de manera autónoma.
Aparte de los incendios forestales, numerosas industrias se encuentran afectadas por niveles altos de riesgo de incendio. Un ejemplo de solución propuesta por Bosch Security: AVIOTEC que utiliza algoritmos de IA para las cámaras de detección de humo e incendios. Este sistema puede llegar a detectar focos de incendio que arde sin llama de inicio. Este sistema ya ha sido probado en industrias como la del papel y pulpa.
Beneficios en el uso de la IA en la detección de incendios
Como se puede observar, la IA en la detección de incendios ofrece una serie de ventajas para abordar esta problemática. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, extraer patrones y tomar decisiones predictivas, resulta crucial para identificar riesgos potenciales, incluso en áreas remotas o de difícil acceso.
- Mayor precisión y eficiencia. Puesto que la IA puede procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente, la identificación de incendios se hace de una manera más precisa que siguiendo los métodos tradicionales.
- Reducción de costes. No solo en la inversión de distintos elementos para la detección de humos y fuego, sino también en cuanto a los costes propios derivados de un incendio. Al analizar datos meteorológicos, vegetaciones y un gran número de datos, permite hacer predicciones que las autoridades usan para centrarse en aquellas zonas más propensas a sufrir estos eventos.
- Mayor seguridad. El uso de la inteligencia artificial aumenta la seguridad de las personas y los bienes al permitir una respuesta más rápida y eficiente.
- Minimización del impacto ambiental. Los incendios industriales suponen un negativo impacto para el medio ambiente, ya que de ello derivan el liberado de contaminantes y gases tóxicos.
En cuanto a los beneficios directos para las empresas de la implementación de la inteligencia artificial en la detección de incendios, podríamos encontrar en que permite una detección temprana evitando los gastos posteriores, permite el monitoreo constante y reduce los costes a la vez que aumenta la eficiencia operativa.
¿Cómo puedo implementar la IA en mi empresa para la detección de incendios?
Cuando llega el momento de plantear la implementación de la IA para la detección de incendios en una empresa hay que tener en cuenta una serie de pasos clave.
- Definición de objetivos del sistema. ¿Qué se espera lograr? ¿Dónde se necesita detectar incendios?
- Identificación de los datos necesarios para entrenar el sistema de IA. Imágenes satélite, drones, datos meteorológicos, vegetación, materiales… Siempre dependiendo de la problemática que se quiera evitar o hacer frente.
- Desarrollo o adquisición de un sistema de detección.
- Implementación del sistema.
- Monitoreo del rendimiento del sistema. Esto permitirá valorar la eficiencia y detectar las áreas de mejora del sistema.
Un ejemplo de empresa que podría valorar la implementación de este tipo de sistemas podría ser una empresa de seguros que utilice esta tecnología para realizar predicciones sobre la probabilidad de incendios en sus pólizas.
