UNAM desarrolla sistema que detectaría incendios forestales con IA

Para lograr una identificación oportuna, se emplean datos satelitales que ofrecen cobertura global

Héctor Román / El Sol de Zacatecas

La UNAM trabaja en la creación de un sistema operativo basado en inteligencia artificial (IA), capaz de identificar en tiempo casi real la generación de plumas de humo derivadas de incendios forestales, informó Colvert Gómez Rubio, integrante del Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra (LANOT), del Instituto de Geografía (IGg).

Este proyecto busca fortalecer la prevención de incendios forestales y la respuesta oportuna en el territorio nacional, mediante una colaboración con la Comisión Nacional Forestal (Conafor).

El especialista explicó que se estima una detección de humo cada 10 minutos a escala nacional, con ubicación precisa, y que el sistema podría implementarse a finales de este año.

Monitoreo con imágenes satelitales

Para lograr una identificación oportuna, se emplean datos satelitales que ofrecen cobertura global y continua. Las imágenes son procesadas en el LANOT, lo que permite localizar de inmediato los focos de incendios.

En este esfuerzo participa también Lilia de Lourdes Manzo Delgado, del Laboratorio de Análisis Geoespacial del IGg. La propuesta fue presentada en el Seminario Permanente Geografía del Fuego, bajo el tema Detección de humo generado por incendios forestales utilizando inteligencia artificial.

Impacto ambiental y en la salud
El humo de incendios contiene elementos de alto riesgo, como dióxido de carbono y óxidos de azufre, que contribuyen al cambio climático y pueden generar lluvia ácida. Además, las partículas PM10 y PM2.5, derivadas de la combustión, afectan directamente a la salud humana, pues penetran en los pulmones y el torrente sanguíneo, causando enfermedades cardiacas, cáncer o complicaciones respiratorias, sobre todo en población vulnerable.

Tecnología satelital y análisis de datos

El sistema utiliza satélites meteorológicos en órbita geoestacionaria como el GOES-R, de la NOAA y la NASA, que permiten obtener imágenes rápidas: cada cinco minutos para América del Norte y cada 10 para el resto del planeta.

Aunque estos satélites ofrecen amplia cobertura, tienen limitaciones en la resolución espacial (entre 2 y 0.5 kilómetros por pixel). Sin embargo, cuentan con sensores multiespectrales de 16 bandas que permiten el monitoreo de columnas de humo durante el día.

Inteligencia artificial aplicada

Gómez Rubio destacó que la IA y el aprendizaje automático (machine learning) ofrecen un enorme potencial en la gestión y monitoreo de incendios forestales. Estas herramientas permiten a las máquinas reconocer patrones, tomar decisiones y aprender de experiencias previas.

En particular, el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales aplican filtros para identificar características complejas en las imágenes satelitales, lo que mejora la precisión en la detección de plumas de humo.

Con este sistema, la UNAM busca posicionarse a la vanguardia en el uso de inteligencia artificial y tecnología satelital para reducir el impacto ambiental, económico y social de los incendios forestales en México.