UNAM desarrolla sistema de IA para detectar humo de incendios forestales en tiempo real

Investigadores de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) trabajan en la creación de un sistema operativo basado en inteligencia artificial (IA) que permitirá identificar de manera casi inmediata la formación de columnas de humo provocadas por incendios forestales.

De acuerdo con Colvert Gómez Rubio, integrante del Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra del Instituto de Geografía, el proyecto busca reforzar las estrategias de prevención y respuesta ante este tipo de emergencias, en colaboración con la Comisión Nacional Forestal (Conafor).

El plan es que, hacia finales de este año, la herramienta pueda detectar humo a nivel nacional cada 10 minutos y proporcionar su ubicación precisa. Para ello, se utilizan imágenes satelitales procesadas en el propio laboratorio, las cuales ofrecen cobertura global y continua.

Gómez Rubio explicó que la inteligencia artificial, a través de técnicas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, dota a las máquinas de la capacidad de identificar patrones y tomar decisiones. En este caso, mediante redes neuronales convolucionales, el sistema logra reconocer características complejas en las imágenes satelitales.

El especialista advirtió que los incendios forestales representan un riesgo doble: el fuego y el humo. Este último, además de afectar la salud de la población, genera consecuencias económicas y ambientales debido a la liberación de gases como el dióxido de carbono y óxidos de azufre, que inciden en el cambio climático y la formación de lluvia ácida.

Para el monitoreo se emplean satélites meteorológicos geoestacionarios, capaces de generar imágenes cada cinco minutos en América del Norte y cada 10 minutos en el resto del mundo. Aunque su posición fija permite abarcar grandes áreas, su limitación es la resolución espacial, que alcanza entre 0.5 y 2 kilómetros por píxel.