En la UNAM se trabaja en la elaboración de un sistema operativo basado en inteligencia artificial (IA) que sea capaz de detectar, prácticamente en tiempo real, la generación de plumas o columnas de humo derivadas de incendios forestales, explicó el integrante del Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra (LANOT), ubicado en el Instituto de Geografía (IGg), Colvert Gómez Rubio.
Se trata de un esfuerzo por fortalecer la prevención y respuesta ante esos fenómenos en nuestro territorio, en una colaboración entre ese Instituto y la Comisión Nacional Forestal.
Y añadió el científico: Se estima que cada 10 minutos se cuente con la detección de humo a escala nacional y su ubicación, y que el sistema esté implementado para finales de este año.
Para identificar el humo de manera oportuna, es importante su monitoreo empleando datos satelitales que permiten una cobertura global y continua, y una localización inmediata, manifestó el experto. En este caso, las imágenes y su procesamiento se obtienen en el LANOT.
Este proyecto cuenta con la participación de Lilia de Lourdes Manzo Delgado, del Laboratorio de Análisis Geoespacial, también del IGg, señaló en el Seminario Permanente Geografía del Fuego, cuyo tema fue Detección de humo generado por incendios forestales utilizando inteligencia artificial.
Ese tipo de siniestros tiene dos elementos de riesgo principal: fuego y humo, este último subproducto de la combustión de la vegetación con consecuencias en la salud, la economía y el medio ambiente.
En términos de impacto ambiental, el dióxido de carbono -uno de los principales gases de efecto invernadero- o los óxidos de azufre tienen repercusión en el calentamiento global y pueden contribuir a la formación de lluvia ácida, impactos negativos en el agua, el suelo y los ecosistemas, alertó.
En este trabajo se utilizan satélites meteorológicos en órbita geoestacionaria (GOES-R, de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica, NOAA; y la NASA, de los Estados Unidos), los cuales tienen la ventaja de estar fijos sobre un mismo punto relativo de la Tierra, se mueven a la velocidad del planeta y permiten medir y generar imágenes en poco tiempo: cinco minutos para América del Norte y cada 10 minutos para el globo terráqueo completo.
No obstante, reconoció, tienen la desventaja de estar demasiado alto -para poder seguir a la Tierra y cubrir regiones extensas- y, en consecuencia, la resolución espacial es de 2, 1 o 0.5 kilómetros por pixel.
GOES-R tiene sensores que miden diferentes características, por ejemplo uno multiespectral de 16 bandas para determinar la respuesta espectral en determinada longitud de onda (visible, infrarrojo, etcétera). En este caso nos centramos en las bandas 1, 2 y 3; empero, el monitoreo de las plumas de humo se puede hacer solo durante el día, aclaró el experto.
Repercusiones
Los óxidos de azufre que se generan en la combustión, al interactuar con algunos compuestos químicos de la atmósfera, forman material particulado: las partículas PM10 o PM2.5, que son muy pequeñas y capaces de penetrar en los pulmones y el torrente sanguíneo.
Por ello son consideradas las más peligrosas, ya que pueden causar enfermedades cardiacas, cáncer o exacerbar otros padecimientos respiratorios preexistentes, principalmente en población vulnerable, como niñas, niños y personas adultas mayores.
En el Seminario, organizado por el IGg, detalló que la distribución de las fuentes de las plumas o columnas de humo es heterogénea, es decir, las actividades que las causan no están uniformemente distribuidas en la geografía.
Son de corta duración y de naturaleza episódica, como los incendios forestales o las quemas agrícolas, que suelen surgir repentinamente. Esas emisiones pueden variar estacionalmente, incluso a diario, dependiendo de factores como las condiciones climáticas y las actividades humanas, sobre todo porque más de 90 por ciento de las conflagraciones en México son antropogénicas.
Dependiendo de la fuente, el humo contiene diferentes mezclas de gases y partículas, y estas pueden ser transportadas por el viento a grandes distancias, por ejemplo de Canadá a Europa, y en corto tiempo, recordó Gómez Rubio.
Colvert Gómez mencionó que la IA es una rama de la informática dedicada a desarrollar sistemas que imitan comportamientos inteligentes observados en la naturaleza. Eso incluye habilidades como razonar, aprender, reconocer patrones, tomar decisiones y adaptarse a nuevas situaciones.
Una de sus variantes es el aprendizaje automático que se enfoca en dotar a las máquinas de la capacidad de aprender a partir de experiencias, en lugar de programar cada comportamiento individualmente. “Su objetivo es generalizar el conocimiento a partir de ejemplos, permitiendo que realice tareas que no se le habían enseñado en específico”.
Además, una distinción de machine learning es el aprendizaje profundo. En este ámbito las llamadas redes neuronales convolucionales consisten en aplicar filtros para obtener características más complejas.
La IA, los algoritmos matemáticos, de probabilidad, tienen un gran potencial en su aplicación a la gestión y monitoreo de incendios forestales, sostuvo el universitario en la sesión a distancia moderada por Lilia de Lourdes Manzo Delgado.
