Cuando un sismo ocurre, los sistemas de alerta ayudan a la evacuación. No obstante, ¿de qué manera nos puede ayudar la tecnología después de un evento de esta naturaleza?
Ciudad de México, 2 de octubre (SinEmbargo).- Una vez que ocurre un temblor –independientemente de que las maniobras de evacuación se hayan dado o no de manera exitosa– poco hay que hacer en lo referente a los daños estructurales. Las autoridades y otros organismos de protección civil se encargan de valorar los daños una vez que la estabilidad regresa. Sin embargo, se trata de una tarea que lleva tiempo y ésta puede extenderse incluso durante varios días. En este caso, la inteligencia artificial podría acelerar el proceso.
La compañía de servicios y tecnologías de la información One Concern, creada por Ahmad Wani desarrolló ahora una tecnología que, apenas minutos después de un temblor, puede predecir qué áreas de una población son las que tienen mayor probabilidad de haber resultado afectadas.
Una tecnología que sea capaz de esto no sólo salvará vidas, sino que también va a permitir identificar las áreas en las que la presencia de los socorristas es más urgente, publicó New Scientist.
Para desarrollar el algoritmo, One Concern primero se alimentó con datos públicos, incluyendo la edad, el tipo y los materiales de construcción de los edificios en una ciudad determinada. Después de esto fue entrenado para entender las formas en que los terremotos pueden dañar los edificios. Al combinar este conocimiento con los datos sísmicos después de un terremoto, el sistema puede predecir con eficacia la manera en la que los edificios van a reaccionar a las ondas de choque.
Una vez que la inteligencia artificial (IA) realiza su evaluación, traza un mapa de daños que los servicios de emergencia pueden analizar. Así, las calles donde se espera que los edificios tengan la posibilidad de presentar mayores daños estructurales se resaltan. De igual manera, el mapa también muestra las áreas donde el mayor número de personas tiene mayor probabilidad de ser afectados.
"El beneficio real es para el personal de emergencia que pueden actualizarse con gran rapidez en una situación emergente", dice Wani. "Sabemos la población de cada cuadra. [...] Multiplicamos los daños y la población para conseguir una prioridad de respuesta".
El software actualmente está siendo probado por los servicios de emergencia de la ciudad de San Mateo, en el área de la bahía de san Francisco. Estos están comprobando la manera en la que el algoritmo maneja datos de pequeños temblores y qué mapas produce. Durante años ha habido preocupaciones sobre la capacidad de recuperación de la vivienda en riesgo de zonas ubicadas a lo largo de las fallas de San Andrés y Hayward, y, en concreto, en Los Ángeles el gobierno tiene una lista de mil 500 edificios de concreto que se cree que son vulnerables.
Otros dos condados de la región también manifestaron su interés en probar el software y, eventualmente, también podrán utilizar el sistema para capacitar a su personal mediante la simulación de terremotos y ver la respuesta de los edificios.
Otras estrategias de IA han demostrado ser útiles en zonas menos desarrolladas del mundo, en donde no hay muchos datos disponibles acerca de los edificios actuales. Tras el terremoto que afectó a Nepal en abril, por ejemplo, los miembros del proyecto ORCHID (una iniciativa de investigación de inteligencia artificial) del Reino Unido participaron en ensayos que terminaron cambiando las acciones de los equipos de respuesta a nivel del suelo.
En un caso, voluntarios en línea se encargan de mostrar imágenes de satélite de la zona afectada después de que el software las había escaneado y decidió que podría haber asentamientos. El equipo valoró las imágenes como de alta prioridad si pensaban que había casas presentes. Así mismo, ciertos sitios fueron marcados para ver más de cerca por los equipos de respuesta especializados.
Dos pueblos que los equipos sobre tierra no conocían previamente fueron identificados y los responsables fueron capaces de proporcionar asistencia a los habitantes.
El episodio mostró cómo podría ser mejor desplegada este tipo de tecnología, como una herramienta de datos aprovechada por los operadores humanos que, en última instancia, tienen la última palabra.
"Creo que el beneficio real es que los responsables puedan actualizarse rápidamente en una situación emergente y la IA podría ser capaz de hacer eso", dice Peter Sammonds del Instituto de Riesgos y Reducción de Desastres del University College de Londres.
