A nivel global, los desastres naturales, como terremotos, huracanes, tsunamis, erupciones volcánicas, tornados e inundaciones, suponen un coste económico aproximado de 520 mil millones de dólares.
Estos eventos desplazan a millones de personas, empujando a muchos a la pobreza e, infortunadamente, cobrando la vida de miles. En tan solo 2022, se registraron 850 catástrofes y en el presente año ya se han contabilizado centenares. Este panorama es grave y podría agravarse en el futuro debido al cambio climático. Afortunadamente, las tecnologías Big Data y los modelos predictivos han evolucionado significativamente y pueden contribuir a la prevención y gestión de estos desastres naturales.
Cómo los modelos predictivos pueden ayudar a prevenir desastres naturales
Históricamente, la predicción de desastres naturales se basaba en gran medida en análisis de regresión lineal utilizando factores climáticos como la velocidad del viento, la intensidad de la lluvia, la presión central del huracán y la precipitación. Sin embargo, estos métodos no eran precisos para pronosticar la magnitud de los daños. Ahora, con el uso de Big Data y modelos predictivos climáticos, es posible mejorar sustancialmente las proyecciones de estos eventos, permitiendo una mejor preparación.
Cada desastre natural proporciona una enorme cantidad de datos. Estos datos pueden ser recopilados, procesados y analizados para determinar qué características (por ejemplo, climáticas) contribuyen a estos desastres y qué eventos específicos ocurren antes de que se produzcan. Además, se pueden combinar estos análisis con datos actuales capturados por sensores e imágenes satelitales de áreas críticas, lo que permite desarrollar modelos predictivos basados en algoritmos avanzados. Estos modelos ayudan a tomar medidas de prevención y contingencia adecuadas. Conociendo, por ejemplo, las condiciones bajo las cuales ocurrió una inundación en una determinada zona, se obtienen puntos de referencia valiosos para mapear áreas propensas a futuras catástrofes y planificar obras de prevención y almacenamiento de recursos clave para el rescate.
Aplicaciones en la Prevención de Desastres Naturales
Diversas aplicaciones de Big Data y modelos predictivos del clima están transformando la predicción, prevención y gestión de desastres naturales. Ejemplos notables incluyen:
Predicción de Inundaciones por Google
Google, mediante Inteligencia Artificial y análisis de grandes volúmenes de datos, predice patrones de inundación en India. Esta información contribuye al desarrollo de respuestas más precisas y efectivas en caso de emergencia.
Detección de Incendios por Bee2FireDetection
Utilizando inteligencia artificial de Watson de IBM, Bee2FireDetection recopila miles de datos meteorológicos y ambientales en el terreno, como humedad relativa, dirección del viento o temperatura. Al compararlos con datos de incidentes anteriores, pronostica con gran precisión la probabilidad de que ocurra un incendio.
El Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAS) ha desarrollado un modelo de computadora que simula la interacción entre el clima y los incendios, en respuesta a la creciente prevalencia de incendios forestales graves.
La tecnología Big Data y la inteligencia artificial desempeñan un papel crucial en este campo, ya que tienen la capacidad de clasificar grandes volúmenes de datos y encontrar correlaciones rápidamente entre ellos, una tarea imposible de lograr por humanos o sistemas tradicionales de advertencia de desastres naturales.
Utilizando datos en tiempo real de los supervivientes
Si bien la prevención completa de los desastres naturales es difícil, la tecnología Big Data permite una excelente gestión de las emergencias al permitir el análisis de datos en tiempo real. La información proveniente de aplicaciones móviles, relojes inteligentes y dispositivos conectados puede ser recopilada y analizada para priorizar la respuesta y los rescates durante un desastre. Durante tales eventos, es posible procesar toda la data de llamadas de S.O.S para identificar a las personas que llaman y, basándose en variables como edad y enfermedades que padecen, tomar decisiones sobre la urgencia de cada caso. La geolocalización de estos dispositivos también ayuda a los servicios de emergencia a ubicar a las víctimas para el rescate y proporcionar información crítica sobre condiciones de acceso al terreno, peligros en zonas específicas, rutas a tomar, puntos de encuentro y hospitales activos.
Aunque queda mucho por aprender sobre cómo prevenir totalmente las catástrofes naturales, los avances hasta ahora son significativos y prometedores. Con suerte, en un futuro cercano, las consecuencias de estos eventos serán menos devastadoras.
