La IA revoluciona la prevención de incendios y el análisis de los bosques

La inteligencia artificial (IA) es desde hace un tiempo la única fórmula para poder computar la gran cantidad de datos recogidos por drones conectados y satélites acerca de los bosques. En un paisaje cada vez más caluroso, seco y propenso a incendios extremos, uno de los grandes cambios de la última década, ha sido el aumento de satélites, sensores y vuelos LIDAR. Pero la información obtenida por estos dispositivos es tan grande que solo se puede procesar a través de mecanismos de aprendizaje automático.

Josep Peñuelas, investigador del CSIC y el CREAF (Centro de Investigación Ecológica y Aplicaciones Forestales), sostiene que "la gran revolución" ha sido el manejo de las ingentes bases de datos: "La inteligencia artificial ha marcado un antes y un después a la hora de reconocer los impactos de los incendios". Peñuelas trabaja con estadísticas avanzadas de todo el mundo para hacer predicciones y anticipar qué terrenos son más propensos a quemar.

El análisis se traduce en mapas de seguimiento cada vez más detallados sobre el peligro, pero también sobre las consecuencias de los incendios que ya han ocurrido: "Podemos saber con concreción el dióxido de carbono y el carbono negro que generan, hacia dónde se desplazan esas emisiones y qué efectos tienen estas sobre los ecosistemas". Esto sucedió por ejemplo durante los incendios del pasado agosto en la Península: los satélites de Copernicus revelaron que el fuego dejó emisiones récord y convirtió el último verano en el más contaminante del siglo en Europa.

Algoritmos automáticos

Peñuelas afirma que cada vez existen más métodos disponibles para tratar la información. "Sobre todo, obtenemos imágenes de satélites como Landsat y Sentinel, los vuelos LIDAR, plataformas como Google Earth Engine y datos meteorológicos", relata. Luego, a partir de algoritmos automáticos, identifican patrones invisibles para el análisis humano.

"Ahora, los últimos satélites de la Unión Europea ofrecen resoluciones mucho más finas y datos abiertos, lo que permite afinar el diagnóstico, aunque por contra se generan volúmenes de información tan altos que exigen supercomputación", precisa Víctor Granda, científico especializado en el sistema LIDAR. "Trabajar con bases de datos tan amplias y poder interpretar la información impacta de lleno en las conclusiones científicas a las que llegamos", dice Peñuelas.

El cóctel formado por IA, supercomputación y teledetección permite reconstruir con precisión cómo evoluciona un bosque antes, durante y después de un incendio. Peñuelas ha estudiado por ejemplo incendios en la Amazonia, en Siberia ("con llamas a tocar de los icebergs") o en Norteamérica. A partir de las series temporales de humedad y meteorología y a través de la IA, por ejemplo, se ha constatado el aumento de incendios extremos.

Regeneración lenta

Pero también se ha demostrado que los ecosistemas, después del fuego, tardan cada vez más en volver a su estado previo. Este retraso está asociado a la menor supervivencia de semillas en ambientes más secos y calurosos. Los estudios basados en estas grandes bases de datos también muestran que la intensidad del incendio es más determinante que la meteorología posterior, a la hora de facilitar la recuperación: "Cuando el fuego es muy severo, no solo calcina las copas, sino también las semillas y el suelo orgánico, lo que puede bloquear la regeneración natural durante años".

El equipo liderado por Peñuelas ha detectado este comportamiento, sobre todo, en los bosques boreales, donde menos de un tercio de los ecosistemas afectados por incendios intensos logra recuperarse por completo en siete años. "El uso de inteligencia artificial, en resumen, aporta una visión más realista y concreta del estado del bosque", zanja el investigador.

Operativo en marcha

Los sistemas de IA, además de acelerar los estudios científicos acerca de los bosques y el fuego, también están aportando un extra a los bomberos y a los cuerpos de emergencias. "La inteligencia artificial es decisiva para revisar 2.000 fotos hechas por un dron y saber si hay alguna persona o no en las imágenes", ejemplifica Marc Matarrodona, jefe de la unidad de drones de los Bombers de la Generalitat. "El ojo humano no sería capaz de filtrar tan rápidamente lo relevante y esto nos permite tomar una decisión u otra mientras estamos en medio del operativo", afirma.