Pero la tecnología puede ser clave para la prevención de incendios, ya que a diferencia de los métodos tradicionales, que dependen de reportes ciudadanos o de la observación directa, los sistemas basados en IA procesan información proveniente de satélites, sensores, cámaras y estaciones meteorológicas para identificar anomalías térmicas en tiempo real.
El análisis automatizado permite emitir alertas antes de que el incendio alcance grandes dimensiones, reduciendo el tiempo de reacción y aumentando las posibilidades de controlarlo. En Estados Unidos, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) desarrolla modelos de inteligencia artificial que apoyan a los cuerpos de emergencia mediante simulaciones del comportamiento del fuego, pronósticos en tiempo real y sistemas que ayudan a definir rutas de evacuación más seguras. El objetivo es fortalecer la toma de decisiones durante las emergencias y reducir tanto las pérdidas humanas como los daños materiales.
La adopción de estas tecnologías también comienza a expandirse en América Latina. En México, empresas como Satellites on Fire, OroraTech, Pano AI y Dryad Networks, además de centros de investigación e instituciones públicas exploran el potencial de la IA para mejorar el monitoreo forestal, identificar zonas de riesgo y optimizar la asignación de recursos antes de que un incendio se convierta en una emergencia de gran escala.
"El objetivo que nosotros tenemos con Satellite on Fire es poder revolucionar la forma en como combatimos incendios. Hoy el reto ya no es únicamente apagar el fuego cuando es visible, sino detectarlo lo antes posible para que las brigadas y las autoridades puedan actuar antes de que el incendio se expanda", afirma Armando Hernández, Lead Sales & Growth de Satellite on Fire.
Hernández explica que Satellites on Fire combina imágenes de satélites de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la NASA con algoritmos de aprendizaje automático para identificar incendios en sus primeras fases. La plataforma ya opera en proyectos en México, Panamá y Argentina, además de monitorear regiones de América, Europa y África. El sistema integra información de satélites geoestacionarios y de órbita baja para detectar variaciones térmicas que podrían indicar el inicio de un incendio.
Posteriormente, los modelos de IA analizan el comportamiento esperado del fuego considerando variables como vegetación, temperatura, humedad, viento y topografía, información que resulta útil para planear la respuesta operativa.
"Nosotros construimos una base de datos con alrededor de 20 años de incendios forestales y entrenamos nuestros modelos de inteligencia artificial. Así, cuando detectan una variación térmica relevante, generan una alerta y también estiman cómo podría propagarse el incendio bajo distintas condiciones", comenta Hernández.
De acuerdo con la empresa, esta metodología permite detectar incendios hasta 30 o 40 minutos antes que algunos sistemas convencionales. Cuando el monitoreo se complementa con cámaras terrestres capaces de identificar columnas de humo, el tiempo de detección puede reducirse a entre tres y cinco minutos después de iniciado el fuego. La información se distribuye mediante alertas automáticas, incluso por aplicaciones de mensajería, para acelerar la movilización de brigadas.
