Juan Brignardello Vela
Juan Brignardello, asesor de seguros, se especializa en brindar asesoramiento y gestión comercial en el ámbito de seguros y reclamaciones por siniestros para destacadas empresas en el mercado peruano e internacional.
Desastres Naturales 26.02.2025
Los desastres naturales, como huracanes, inundaciones y terremotos, representan amenazas significativas para la vida y la propiedad, especialmente para los cientos de millones de personas que residen en las costas. Los sistemas de alerta tradicionales, que dependen de un complejo poder computacional, a menudo se retrasan en proporcionar alertas oportunas, dejando a las comunidades vulnerables en circunstancias críticas. Sin embargo, los recientes avances en inteligencia artificial (IA) están allanando el camino para modelos predictivos más rápidos y eficientes que pueden potencialmente salvar vidas.
En una iniciativa innovadora, investigadores en Florida, liderados por el profesor Zhe Jiang, están desarrollando herramientas de aprendizaje automático capaces de simular movimientos oceánicos con una rapidez y eficiencia notables. Al aprovechar la capacidad de la IA para analizar patrones en datos de viento y mareas, estos nuevos modelos prometen ofrecer pronósticos significativamente más rápidos que los enfoques convencionales que generalmente requieren el uso de supercomputadoras costosas. Tales avances significan que los equipos de rescate y los funcionarios locales pueden recibir información crítica más pronto, lo que les permite tomar medidas proactivas antes de que se presenten condiciones climáticas peligrosas.
Además, la imprevisibilidad de las aguas oceánicas aumenta las apuestas, particularmente cuando la actividad sísmica da lugar a tsunamis. En respuesta a esta amenaza, Usama Kadri de la Universidad de Cardiff está utilizando señales acústicas del fondo marino para detectar eventos sísmicos. Su marco de aprendizaje automático ofrece una solución prometedora, ya que las ondas sonoras pueden viajar más rápido que las olas de un tsunami, proporcionando potencialmente a las comunidades advertencias tempranas cruciales en segundos tras un terremoto submarino. Colaborando con la Comisión Oceanográfica Intergubernamental de la UNESCO, el equipo de Kadri está probando este enfoque innovador con centros de alerta en todo el mundo, con el objetivo de refinar la precisión del sistema con el tiempo.
La integración de tecnologías impulsadas por IA con métodos tradicionales, como estaciones sísmicas y mediciones de boyas, podría mitigar las falsas alarmas, un paso esencial para construir la confianza de la comunidad en los sistemas de alerta rápida. La renuencia histórica en algunas comunidades proviene del miedo a alertas poco fiables, pero la verificación cruzada confiable puede fortalecer la confianza en estas tecnologías que salvan vidas.
La utilidad de la IA va más allá de la predicción y la alerta. En la aftermath de desastres naturales, los rescatistas a menudo enfrentan desafíos para determinar qué áreas requieren atención inmediata. Al aprovechar la IA junto con imágenes satelitales, los respondedores pueden identificar zonas inundadas en casi tiempo real. El aprendizaje automático puede analizar imágenes de vecindarios dañados, priorizando áreas según la gravedad y facilitando una asignación de recursos más eficiente.
Las aplicaciones innovadoras de la IA también incluyen drones automatizados capaces de entregar suministros a regiones aisladas y monitorear instalaciones médicas abrumadas. Tal tecnología puede ayudar a redirigir ambulancias y optimizar el movimiento de recursos durante crisis, salvando vidas en última instancia. Además, los investigadores están utilizando la IA para analizar tendencias de salud mental en comunidades frecuentemente afectadas por desastres, permitiendo intervenciones y apoyo oportunos.
La pandemia de COVID-19 proporcionó información significativa sobre la efectividad de la IA en la gestión de crisis, particularmente en la distribución de vacunas y el seguimiento de enfermedades infecciosas. Esta experiencia ha infundido confianza en el potencial de los sistemas basados en datos en futuros desastres, destacando la importancia de la toma de decisiones rápidas e informadas.
Sin embargo, la dependencia de la IA conlleva advertencias. Fallos técnicos, como cortes de energía o malfuncionamientos de sensores, podrían hacer que estos sistemas sean ineficaces en momentos críticos. Los planificadores deben encontrar un equilibrio, asegurando que la IA complemente en lugar de reemplazar el conocimiento y la experiencia tradicionales. Además, la dependencia de la IA en datos históricos puede presentar desafíos cuando se enfrenta a mega-desastres sin precedentes, lo que lleva a predicciones impredecibles.
La confianza en los sistemas de IA es crucial, particularmente en comunidades que pueden ser escépticas respecto a la tecnología que no comprenden completamente. Un error significativo en un modelo de IA podría generar dudas generalizadas, socavando los beneficios potenciales de un procesamiento rápido de datos. Además, los obstáculos financieros asociados con la implementación de tecnologías avanzadas pueden ser particularmente gravosos para áreas propensas a desastres que pueden carecer de los recursos necesarios.
A pesar de estos desafíos, muchos expertos siguen siendo optimistas sobre el papel de la IA en la predicción y gestión de desastres. La capacidad de procesar vastos conjuntos de datos y proporcionar información oportuna es invaluable, particularmente a medida que las comunidades lidian con la creciente frecuencia e intensidad de los desastres naturales. Si bien la IA puede no ofrecer una solución perfecta, su integración con métodos tradicionales ofrece una vía prometedora para mejorar los esfuerzos de preparación y respuesta, con el objetivo final de salvaguardar vidas y propiedades cuando más importa.
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