¿Puede la inteligencia artificial predecir los corrimientos de tierras? Una IA de investigadores detectó más de 7.000 corrimientos de tierra en sólo tres horas tras un terremoto el año pasado.
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A medida que aumentan los fenómenos meteorológicos extremos, los investigadores recurren a la inteligencia artificial para comprender mejor las catástrofes provocadas por el clima y reaccionar ante ellas.
En abril de 2024, tras un terremoto de magnitud 7,4 en las afueras de Hualien (Taiwán) -el más fuerte en el país en 25 años-, miles de corrimientos de tierra devastaron comunidades montañosas remotas. Para evaluar los daños, los equipos de emergencia suelen basarse en imágenes por satélite para detectar las zonas afectadas. Pero escanear manualmente estas imágenes puede llevar horas o incluso días.
Los geocientíficos de la Universidad de Cambridge creen tener una herramienta para cambiar esta situación. Están entrenando a la IA para que detecte corrimientos de tierra y ayude a los equipos de rescate a actuar con mayor rapidez. "Tras una catástrofe, el tiempo es muy importante", afirma en un comunicado Lorenzo Nava, investigador asociado de los departamentos de Ciencias de la Tierra y Geografía de la universidad.
Una forma más rápida de ver lo que ocurre sobre el terreno
El equipo trabaja en la creación de modelos de inteligencia artificial capaces de identificar automáticamente los corrimientos de tierras en imágenes de satélite, incluso cuando la nubosidad o la oscuridad dificultan su visión. El proyecto forma parte de CoMHaz, un grupo de investigación de Cambridge dedicado a las catástrofes en cascada y de riesgos múltiples, en las que un suceso desencadena otro o se producen varios a la vez.
Combinando imágenes ópticas estándar con datos de radar, que pueden atravesar las nubes y funcionar de noche, los investigadores esperan que sus modelos de detección sean más rápidos y fiables en situaciones de crisis. Tras el seísmo de Hualien, su sistema detectó más de 7.000 corrimientos de tierra en sólo tres horas desde la recepción de las imágenes por satélite, según un estudio reciente publicado en 'Natural Hazards and Earth System Sciences'. El mismo proceso habría llevado mucho más tiempo si se hubiera hecho manualmente.
El equipo espera que esta tecnología ayude a los primeros intervinientes a priorizar las zonas que necesitan ayuda urgente, sobre todo en regiones remotas o montañosas donde el tiempo es crítico. Con el tiempo, creen que podría predecir los corrimientos de tierras antes de que se produzcan.
Por qué es importante la IA ante el empeoramiento de las catástrofes climáticas
En el último año, Europa se ha enfrentado a una oleada tras otra de catástrofes de origen climático. En Suiza, el derrumbe de un glaciar en mayo provocó un corrimiento de tierras mortal que arrasó un pequeño pueblo alpino. Antes de eso, las inundaciones repentinas en la DANA de Valencia mataron a decenas de personas después de que unas lluvias récord desbordaran la infraestructura. En el sur de Europa, las olas de calor, los incendios y las inundaciones son cada vez más intensos.
Los científicos afirman que el cambio climático no sólo está aumentando la gravedad de estos fenómenos, sino que también está poniendo de manifiesto los puntos débiles de los sistemas de respuesta ante catástrofes. Los corrimientos de tierras, por ejemplo, se ven agravados por las fuertes lluvias, la deforestación y el aumento de las temperaturas, que hacen más inestables las laderas.
Puede que la IA no sea la panacea, pero podría ofrecer una ayuda muy necesaria. Herramientas como las desarrolladas por el equipo de Cambridge están diseñadas para priorizar los recursos, identificar más rápidamente las zonas más afectadas y, en algunos casos, apoyar las alertas tempranas. Ahora, Nava y Maximillian Van Wyk de Vries, catedrático de riesgos naturales de Cambridge y director del grupo CoMHaz, colaboran con científicos locales de Nepal para poner a prueba un sistema de alerta temprana basado en IA en Butwal, una ciudad vulnerable a los corrimientos de tierras.
Desarrollar una IA en la que puedan confiar los responsables de la toma de decisiones
La velocidad no es el único objetivo. Los investigadores también están diseñando sus modelos para mostrar por qué detectan determinadas características. Esperan que esto ayude a los equipos de respuesta ante catástrofes y a los responsables locales a confiar en las recomendaciones de la IA que reciben. Y tal vez ayude a las comunidades locales a tener mejores planes de respuesta para los peores escenarios.
Para mejorar su sistema, el equipo de Cambridge ha unido fuerzas con la Agencia Espacial Europea, la Organización Meteorológica Mundial y otros socios. También han lanzado un reto de ciencia de datos para perfeccionar su modelo de IA y hacer más transparentes sus resultados. Los investigadores afirman que, tras un terremoto o una gran tormenta, una mejor información puede salvar vidas.
"Es importante facilitar a los usuarios finales la evaluación de la calidad de la información generada por la IA antes de incorporarla a decisiones importantes", afirma Nava. "En escenarios de alto riesgo como la respuesta ante catástrofes, la confianza en los resultados generados por IA es crucial".