Cómo la Inteligencia Artificial podría mejorar las alertas tempranas ante desastres naturales

Un equipo conformado por más de una decena de especialistas compartió un artículo científico en el que se plantea que la inteligencia artificial (IA) podría mejorar las alertas tempranas ante desastres naturales.

El análisis fue publicado en la revista Nature a principios de octubre y, según se detalla, los coautores han contribuido al Focus Group on AI for Natural Disaster Management.

Se trata de un grupo de discusión en el que se evalúa el uso de esta tecnología para la gestión de desastres naturales, iniciativa que es encabezada por la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) en asociación con la Organización Meteorológica Mundial y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA).

Entre 2020 y 2024, reunió a expertos de distintas áreas y a partes interesadas de diferentes organismos gubernamentales e internacionales.

También se contó con la participación de representantes del sector privado, el mundo académico, instituciones de investigación y otras organizaciones.

El objetivo era crear un marco con las oportunidades y los desafíos del uso de la IA para reducir los riesgos de desastres.

Esto, además de sentar las bases para la elaboración de normas.

Los autores del artículo manifiestan que han visto progresos en este ámbito, pero también afirman que hay múltiples puntos por evaluar.

Aquello se debe, al menos en parte, a que los avances en el campo de la IA se han vuelto cada vez más acelerados.

En sus palabras: “A medida que las tecnologías de IA evolucionan, las normas deben adaptarse”.

La importancia de los sistemas de alerta temprana en sí radica en que estos pueden informar con anticipación que, por ejemplo, una tormenta o una inundación, puede presentar riesgos inminentes.

De esta manera, tanto los individuos como las autoridades pueden obtener más tiempo para resguardarse y tomar medidas que contribuyan a aliviar las consecuencias más graves.

“La Iniciativa de Alertas Tempranas para Todos de las Naciones Unidas exige que todas las personas de la Tierra estén protegidas por sistemas de alerta temprana para fines de 2027. Sin embargo, en 2023, solo el 52% de las naciones tenían acceso a tales medidas”, afirman los autores en su artículo.

Junto con ello, aseguran que “los países menos desarrollados y los pequeños estados insulares tenían un acceso aún menor (46% y 39%, respectivamente), a pesar de sufrir desproporcionadamente las consecuencias”.

Frente a esta situación, distintos investigadores, organismos del sector privado y gobiernos han recurrido a tecnologías de IA para mejorar sus sistemas de alerta temprana.

Se espera que estas ayuden a que los mecanismos sean “más eficientes, precisos, oportunos, fáciles de usar y contribuyan a cubrir las brechas geográficas”.

Los especialistas aseguran que hay múltiples ejemplos de cómo la IA está mejorando la eficacia de estos sistemas, a través de labores como pronosticar y monitorear los peligros naturales, evaluar la solidez de infraestructura y difundir advertencias.

Los autores del artículo publicado en Nature explican que “varias empresas lanzaron modelos de pronóstico meteorológico de mediano plazo basados en IA en 2023, entre ellas Google DeepMind en Londres, Huawei en Shenzhen, China, y Nvidia en Santa Clara (California)”.

“En términos de velocidad y precisión, algunos de estos modelos superan a las herramientas convencionales”.

“Además, se considera que la IA es muy adecuada para mejorar la previsión y el seguimiento de fenómenos de pequeña escala, como las tormentas eléctricas, que pueden incluir lluvias extremas o granizo dañino y dar lugar a tornados”.

También mencionan otras como Pano AI en San Francisco (California), Fireball Information Technologies en Reno (Nevada), Dryad Networks (Berlín) y OroraTech (Múnich), las cuales han trabajado en herramientas con IA para identificar humo a través de imágenes satelitales o drones.

Esto último, dicen, puede ayudar a emitir alertas oportunas ante incendios forestales.

A esto se le suma que “la extensión de las inundaciones puede confirmarse combinando imágenes satelitales con análisis de IA”.

“Por ejemplo, la empresa de modelado RSS-Hydro en Kayl, Luxemburgo (en asociación con el programa InCubed de la Agencia Espacial Europea), está procesando imágenes satelitales con IA para reconstruir inundaciones que están ocultas a la vista por la capa de nubes”.

Estos son solo algunos de los ejemplos que enumeraron, junto con otros en los que se desarrollan sistemas integrados y para ayudar a monitorear infraestructura, incluyendo servicios de telecomunicaciones, servicios públicos y de transporte.

Asimismo, afirman que los chatbots de IA y las herramientas de traducción que utilizan esta tecnología pueden servir para comunicar las alertas.

“El Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos se ha asociado con Lilt, una empresa de IA de Emeryville (California), para automatizar la traducción de pronósticos y advertencias del inglés a otros idiomas, por ejemplo”.

“Y la UNESCO ha diseñado un chatbot de IA que puede responder a las preguntas de las personas afectadas por peligros naturales (como inundaciones o ciclones) en tiempo real, utilizando información verificada proporcionada por las autoridades”.

Preicisan que el nombre de ese proyecto es AI Chatbot and SMS Analysis for Disaster Risk Reduction y que “se utilizó en 2021 para ayudar a las personas a navegar por la información sobre inundaciones y sequías en Sudán del Sur, Ruanda, Kenia, Uganda y Tanzania”.

Pese a que los autores del artículo afirman que la IA ofrece oportunidades en esta materia, también hacen hincapié en que hay ciertos riesgos que se deben considerar.

“Por ejemplo, como en las regiones más ricas suele haber más sistemas de radar terrestres, los conjuntos de datos con los que se entrenan los algoritmos de IA para predecir los patrones de precipitaciones pueden tener sesgos, lo que puede poner en desventaja a las regiones más pobres”.

Bajo esta línea, proponen que “para abordar estos riesgos, los especialistas y las partes interesadas deben unirse para proporcionar normas (las mejores prácticas acordadas a nivel internacional) que rijan las herramientas de gestión de desastres basadas en IA”.

Plantean que esos lineamientos deben abordar “desde cómo se recopilan y manejan los datos hasta cómo se entrenan, prueban y utilizan los algoritmos”.

“Estas normas pueden fomentar una IA responsable y confiable, mejorar la escalabilidad e interoperabilidad de las herramientas basadas en IA y aclarar quién es responsable si un modelo de IA no funciona como se prometió (por ejemplo, si emite falsas alarmas o no recomienda una evacuación cuando es necesaria)”.

A modo de ejemplo, mencionaron que la Ley de IA de la Unión Europea clasifica el uso de estas tecnologías en sistemas de alerta temprana como de “alto riesgo”.

“Está sujeta a estrictas regulaciones antes de que los productos puedan ingresar al mercado”.

A pesar de que los especialistas del citado artículo valoran esos esfuerzos, enfatizan que se requieren estándares acordados internacionalmente en esta área.

“Un punto de partida para ese trabajo es la Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial de la organización cultural de la ONU, UNESCO, adoptada por sus 193 estados miembros en 2021, así como el informe de 2024 del organismo asesor de la ONU en materia de IA, Governing AI for Humanity”.

Los investigadores manifiestan en su artículo publicado en Nature que los esfuerzos que se están haciendo en esta materia “deberían ayudar a garantizar que los sistemas de alerta temprana basados en IA se implementen de manera ética y justa”.

“Corremos el riesgo de que ciertos países y regiones se beneficien de los sistemas basados en IA, mientras que otros se quedan atrás. Las normas son la solución, no debemos esperar”, sugieren.