La devastación causada por incendios forestales como los que azotaron Los Ángeles en enero podría tener un nuevo adversario: la Inteligencia Artificial. Un innovador método, desarrollado bajo la dirección de la científica italiana Francesca Di Giuseppe del Centro Europeo para las Previsiones Meteorológicas (ECMWF), promete refinar la predicción de estos peligrosos eventos al integrar datos meteorológicos con información detallada sobre la vegetación seca y la presencia humana. Los hallazgos de esta investigación han sido publicados recientemente en la prestigiosa revista Nature Communications.
Francesca Di Giuseppe, líder del equipo, destacó que si bien la predicción de incendios forestales ha sido un campo de estudio activo durante décadas, los sistemas de alerta temprana tradicionales, basados principalmente en índices meteorológicos, a menudo carecen de la precisión necesaria.
Los recientes y catastróficos incendios de Los Ángeles, que ocasionaron pérdidas por US$200 mil millones y la evacuación de 200 mil personas, ejemplifican esta limitación. En ese caso particular, un periodo previo de intensas lluvias favoreció el crecimiento de abundante vegetación, que luego se convirtió en material altamente inflamable tras un periodo de sequía extrema y fuertes vientos. Si bien los métodos convencionales detectaron el riesgo, no lograron señalar con exactitud los puntos de inicio más probables.
La clave del nuevo método radica en la incorporación de parámetros adicionales cruciales. Al integrar datos sobre la presencia humana (como la densidad poblacional), la infraestructura (como la densidad de carreteras y redes eléctricas) y, fundamentalmente, la abundancia y el nivel de sequedad de la vegetación, los investigadores del ECMWF confían en que su modelo podría haber identificado con mayor precisión las zonas con mayor riesgo de ignición en el caso de Los Ángeles.
«Ser capaces de añadir estos elementos gracias al Aprendizaje Automático (Machine Learning) ayuda a perfeccionar las previsiones», explicó Di Giuseppe. «Nos permite, por ejemplo, poder descartar áreas calientes y secas que, sin embargo, tienen una baja probabilidad de incendio, quizás porque no representan un peligro para las personas o porque no hay suficiente vegetación seca que pueda arder».
Este avance representa un paso significativo hacia sistemas de alerta temprana más fiables y específicos, con el potencial de mitigar los graves impactos económicos y sociales de los incendios forestales en el futuro. La capacidad de la IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos complejos abre nuevas vías para comprender y anticipar mejor estos desastres naturales.
Fuente: ECMWF
