La Inteligencia Artificial en la gestión de desastres naturales

La inteligencia artificial (IA) está transformando cada fase de la gestión de desastres naturales, desde la mitigación y la prevención hasta la respuesta y la recuperación, permitiendo predicciones más precisas y acciones más rápidas.

La creciente frecuencia e intensidad de eventos climáticos extremos —inundaciones, incendios forestales, huracanes y terremotos— ha elevado la urgencia de herramientas que ayuden a anticipar, mitigar y responder eficazmente a desastres naturales. En este contexto, la IA emerge como un recurso clave capaz de procesar grandes volúmenes de datos meteorológicos, geológicos y sociales en tiempo real para ofrecer pronósticos hiperlocales y recomendaciones operativas. Gracias a su capacidad de aprendizaje continuo, estos sistemas mejoran con cada evento, fomentando estrategias proactivas y reduciendo pérdidas humanas y materiales.

Detección y predicción temprana

Modelos predictivos basados en ML

Los modelos de aprendizaje automático (ML) analizan series temporales de datos sísmicos, meteorológicos e hidrológicos para anticipar la probabilidad y la intensidad de fenómenos extremos, alcanzando niveles de precisión inéditos. Gracias al aumento de la resolución de datos y la potencia computacional, se desarrollan pronósticos a escala de barrios o incluso edificios, optimizando planes de evacuación.

Sistemas de alerta temprana

Las plataformas de alerta temprana integran IA con sensores IoT y satélites para monitorizar en tiempo real variables como niveles de agua, temperatura de la vegetación e ionosfera terrestre. Por ejemplo, el procesamiento continuo de datos GNSS permite detectar anomalías ionosféricas asociadas a tsunamis minutos antes de su llegada, aumentando drásticamente el tiempo de respuesta.

Planificación y asignación de recursos

Despacho inteligente

Los sistemas de despacho asistidos por IA evalúan la disponibilidad y posición de equipos de rescate para asignar recursos de forma óptima, reduciendo el tiempo de llegada y evitando solapamientos de esfuerzo. Estos sistemas pueden predecir cuellos de botella en rutas de evacuación y sugerir desviaciones o coordinaciones interinstitucionales.

Optimización de infraestructuras

Mediante optimización combinatoria y algoritmos evolutivos, la IA ayuda a diseñar barreras contra inundaciones, muros de contención y redes de drenaje con la mínima inversión y el máximo impacto preventivo. En Aragón (España), AWS ha desplegado un sistema de alerta temprana basado en IA para monitorear ríos y modernizar infraestructuras hidráulicas tras las inundaciones de Valencia en 2024.

Respuesta y rescate

Drones y robótica

Los drones equipados con visión por computador y algoritmos de segmentación de imágenes mapean zonas afectadas, identifican puntos críticos y localizan supervivientes, incluso en entornos de baja visibilidad. Además, enjambres autónomos coordinados por IA pueden cubrir áreas extensas en minutos, reduciendo el riesgo para los equipos humanos.

Análisis de imágenes satelitales

La IA procesa grandes volúmenes de imágenes satelitales para evaluar daños en infraestructuras críticas —puentes, carreteras, hospitales— y priorizar zonas de intervención. Herramientas como Ultralytics detectan cambios en la topografía y estructuras, facilitando la planificación de rutas seguras y la logística de envío de suministros.

Recuperación y reconstrucción

Evaluación de daños y seguros

Los sistemas de IA agilizan la inspección de propiedades tras un desastre, automatizando informes para aseguradoras y acelerando la entrega de compensaciones a los afectados. Algoritmos de visión artificial estiman costos de reparación basados en fotos aéreas y de terreno, reduciendo fraudes y errores humanos.

Planes de reconstrucción resiliente

El análisis de datos históricos y escenarios futuros permite diseñar infraestructuras más resistentes al cambio climático, seleccionando materiales y ubicaciones óptimas para viviendas y servicios esenciales. Proyectos de reconstrucción en regiones boscosas de Tasmania integran cámaras IA para detectar incendios con antelación y planificar corredores cortafuegos inteligentes.

Si bien la IA ofrece enormes ventajas, enfrenta desafíos de calidad y sesgo de datos, transparencia de los modelos y brecha tecnológica entre regiones desarrolladas y en vías de desarrollo. La falta de estándares internacionales para compartir datos críticos limita la interoperabilidad entre sistemas y puede retrasar la respuesta coordinada. Además, es esencial garantizar la supervisión humana de las alertas automatizadas para mantener la confianza pública y evitar falsas alarmas que paralicen comunidades.