Un sistema de inteligencia artificial desarrollado por la Universidad de Nueva York (NYU) logra predecir con 94,6% de precisión la trayectoria de incendios forestales hasta 12 horas antes, según una prueba realizada con un incendio real en Oregón. La plataforma combina imágenes satelitales, datos meteorológicos y las leyes físicas que gobiernan la propagación del fuego para simular escenarios en tiempo real.
La tecnología, desarrollada por el grupo de investigación sobre incendios de la Escuela de Ingeniería Tandon de NYU, se basa en el concepto de gemelo digital: una representación informática actualizada mediante datos del mundo real. En lugar de analizar incendios pasados para predecir el siguiente, el sistema resuelve ecuaciones físicas que explican cómo se propaga el fuego y ajusta las previsiones conforme recibe nueva información.
Cómo funciona la predicción con inteligencia artificial
El sistema integra múltiples fuentes de datos en un mismo flujo operativo. Recopila información de satélites, estaciones meteorológicas, sensores terrestres, drones y equipos de emergencia para construir un mapa actualizado de las condiciones del terreno. Incorpora velocidad y dirección del viento, temperatura, pendiente del terreno, tipo de vegetación y características del combustible vegetal. Con esos datos, calcula la propagación mediante ecuaciones que describen fenómenos como la combustión, la transferencia de calor y el avance de las llamas pendiente arriba.
A diferencia de los modelos tradicionales basados en física, que pueden tardar horas en procesar actualizaciones, este sistema ofrece resultados rápidos sin perder precisión. También supera a los modelos de aprendizaje automático convencionales, que dependen de datos históricos y pierden fiabilidad ante situaciones nuevas. La plataforma permite seleccionar sobre un mapa de Estados Unidos la ubicación de un incendio, delimitar la zona a estudiar y establecer un horizonte de predicción de hasta 12 horas.
Qué aplicaciones tiene el sistema de alerta temprana
La herramienta está diseñada para ayudar a los equipos de emergencia a tomar decisiones críticas: dónde desplegar recursos, construir cortafuegos o evacuar poblaciones. Según el equipo de NYU, la capacidad de actualizar las previsiones conforme cambian las condiciones meteorológicas resulta especialmente útil, ya que los incendios forestales pueden cambiar de comportamiento en minutos. Una variación en la dirección del viento, un aumento de temperatura o una pendiente pronunciada pueden modificar significativamente la velocidad y dirección de propagación.
La plataforma también permite consultas en lenguaje natural: los usuarios pueden plantear preguntas sobre evacuaciones, cortafuegos y posibles cambios en la dirección del incendio. Sin embargo, el sistema todavía es un prototipo. Los desarrolladores advierten que necesita más pruebas antes de utilizarse como herramienta operativa en emergencias reales.
La prueba en Oregón alcanzó una coincidencia espacial del 94,6% entre la superficie prevista y la observada. El equipo de NYU considera que el sistema puede convertirse en un estándar para la gestión de incendios forestales si logra validarse en distintos tipos de terreno y condiciones climáticas.
