Se suele hablar de la inteligencia artificial por sus posibles amenazas para la humanidad, pero organizaciones humanitarias la usan para prever hambre, mapear destrucción y llevar ayuda sin exponer a personas al peligro.
Entregar alimentos a través de zonas de conflicto, campos minados e inundaciones puede poner en peligro mortal al personal humanitario.
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Ahora, una tecnología desarrollada para controlar vehículos en planetas lejanos se está adaptando para sacar a los cooperantes de algunas de las misiones de ayuda más peligrosas del mundo.
El proyecto AHEAD, una colaboración entre el Programa Mundial de Alimentos, el Centro Aeroespacial Alemán DLR, la Cruz Roja y varios socios tecnológicos, está desarrollando vehículos teledirigidos capaces de transportar suministros por zonas consideradas demasiado peligrosas o difíciles para los camiones de reparto convencionales.
Imágenes de un campo de pruebas del DLR en Alemania muestran un vehículo todoterreno SHERP que se adentra en aguas abiertas y trepa por terreno accidentado.
Los sensores escanean el terreno por delante mientras un operador controla el vehículo a distancia, lo que le permite desplazarse sin nadie al volante.
El sistema se apoya en la experiencia del DLR en el desarrollo de vehículos planetarios teledirigidos y autónomos, entre ellos el rover MMX construido para explorar Fobos, una de las lunas de Marte.
El impulso por incorporar nuevas tecnologías al trabajo humanitario va más allá de la entrega física de ayuda.
HungerMap Live, una plataforma de acceso público desarrollada por el Programa Mundial de Alimentos, utiliza aprendizaje automático y datos casi en tiempo real para seguir la inseguridad alimentaria en más de 95 países.
Combina información sobre factores como los conflictos, la meteorología, los riesgos climáticos y las condiciones económicas para ayudar a identificar crisis de hambre incipientes, según la organización.
"Todo el mundo puede consultarla, HungerMap Live, en internet. Se pueden obtener datos en tiempo real y ahora incluso analizamos cómo prever la seguridad alimentaria 90 días en el futuro", explicó Bernhard Kowatsch, director de la división Global Accelerator and Ventures del PMA.
La IA para cartografiar una catástrofe
Los mapas fiables también son fundamentales para la respuesta humanitaria. Sin información sobre carreteras, edificios y núcleos de población, los cooperantes pueden tener dificultades para decidir dónde evacuar a la gente, instalar refugios o entregar suministros.
Tras dos potentes terremotos que sacudieron el norte de Venezuela en junio, la escasez de datos geográficos dificultó evaluar los daños y priorizar la ayuda.
El equipo Humanitarian OpenStreetMap afirma que utilizó aprendizaje automático para extraer información sobre edificios a partir de imágenes de satélite. Después, voluntarios revisaron las imágenes a través de su aplicación MapSwipe, marcando las zonas en las que las estructuras parecían dañadas.
"En un plazo de cuatro días después del terremoto**, pudimos movilizar a más de 600 voluntarios** que básicamente deslizaban a izquierda y derecha en la aplicación móvil, indicando si 'sí, esta zona de edificios está dañada' o 'no, esta zona de edificios no está dañada'", señaló Leen D'hondt, directora de tecnología y datos del equipo Humanitarian OpenStreetMap.
"Y eso ayudó a que los primeros equipos de respuesta fueran a las zonas adecuadas para la distribución de alimentos y para todas las demás necesidades que pueden surgir justo después de un terremoto", añadió D'hondt.
Pese a la rapidez que puede aportar la IA, D'hondt afirma que la tecnología aún no iguala la precisión del trabajo detallado realizado por cartógrafos humanos.
"El cartografiado manual sigue ofreciendo la mejor calidad, aunque a veces la rapidez es más importante", dijo.
"En ocasiones es más importante saber más o menos dónde están los edificios. No están cartografiados a la perfección, pero sabemos cuánta gente vive en esa zona. Y ahí es donde entran en juego ahora la IA y los modelos de aprendizaje automático".
A pesar de los rápidos avances, los expertos señalan que estos sistemas todavía están lejos de incorporarse de manera habitual a las respuestas de emergencia en todo el mundo.
"Ahora mismo, en la mayoría de países apenas hay sistemas integrados en estos protocolos de emergencia", afirmó Monique Kuglitsch, responsable de innovación en el Instituto Fraunhofer Heinrich Hertz.
"Hay excepciones. En India cuentan con un sistema operativo de alerta temprana basado en IA. También en Europa disponemos de un sistema de predicción con IA del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo, que está en funcionamiento. Pero en muchos países sigue siendo experimental".