Los incendios forestales están causando estragos en España, donde en la última semana se han quemado más de 30,000 hectáreas, acercándose al récord anual de terreno calcinado alcanzado en 2022. Las causas de esta tragedia son evidentes: el cambio climático ha propiciado un verano temprano y seco, creando condiciones ideales para la propagación de las llamas. Este fenómeno se volverá cada vez más común, lo que subraya la urgencia de implementar medidas para prevenir futuros desastres.
La posibilidad de predecir incendios forestales ha sido un tema de interés creciente. Tradicionalmente, se utilizaba la regla del 30-30-30, que sugería que si había temperaturas superiores a 30 ºC, vientos por encima de 30 km/h y una humedad inferior al 30%, el riesgo de incendio era alto. Sin embargo, confiar únicamente en esta regla ya no es suficiente, ya que podría llevar a una sobrecarga de posibles focos de incendio.
En años recientes, los avances en inteligencia artificial han permitido el desarrollo de algoritmos capaces de predecir incendios forestales mediante diversas estrategias. Algunos de estos algoritmos ya se han puesto a prueba con resultados prometedores, aunque aún requieren perfeccionamiento.
Cómo funcionan los algoritmos de IA
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden predecir incendios forestales a través de tres métodos principales. Primero, analizan imágenes satelitales para identificar factores de riesgo, como la presencia de vegetación seca o la actividad humana. En segundo lugar, utilizan datos históricos y condiciones climáticas actuales para establecer patrones. Por último, algunos algoritmos realizan simulaciones de incendios en diversas regiones, evaluando tanto la probabilidad de ocurrencia como su comportamiento y las mejores formas de mitigarlos.
Ejemplos internacionales de predicción
En Canadá, uno de los países más afectados por incendios forestales, se ha desarrollado un sistema de predicción que considera datos climáticos y fenómenos atmosféricos del último año. Un aspecto clave es determinar cuándo se derretirá completamente la nieve en cada región, ya que esto incrementa el riesgo de incendios. Gracias a la inteligencia artificial, se pueden prever estos eventos en distintas partes del país.
Por otro lado, la Universidad de Chile ha implementado un sistema de IA llamado Cell2Fire, en colaboración con científicos de varios países, incluida España. Este sistema se basa principalmente en simulaciones avanzadas, utilizando datos sobre temperatura, velocidad del viento y otros parámetros. Esto permite anticipar cuándo y dónde podrían comenzar los incendios y cuál sería la mejor estrategia para combatirlos.
El modelo Cell2Fire ha mostrado una precisión del 85% en las primeras pruebas, destacándose como una herramienta valiosa en la lucha contra los incendios forestales. Sin embargo, es importante señalar que no se puede predecir todos los incendios, especialmente aquellos provocados intencionalmente, lo que añade una capa de complejidad a la problemática.
A medida que avanzamos, es esencial seguir mejorando las herramientas y estrategias para anticipar y mitigar los incendios forestales, un desafío que se vuelve cada vez más apremiante en un mundo afectado por el cambio climático.
