UNAM desarrolla sistema con inteligencia artificial para detectar humo de incendios forestales en tiempo real
Más del 90% de los incendios en México tienen origen humano. Contar con esta herramienta basada en IA representa un avance clave para prevenir desastres, reducir pérdidas y proteger la salud de millones de personas
MÉXICO.- La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) trabaja en un sistema operativo basado en inteligencia artificial (IA) capaz de detectar, prácticamente en tiempo real, las plumas de humo generadas por incendios forestales. La herramienta busca fortalecer la prevención y respuesta temprana ante estos fenómenos, que cada año afectan miles de hectáreas en el país.
El proyecto es desarrollado en el Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra (LANOT) del Instituto de Geografía, en colaboración con la Comisión Nacional Forestal (Conafor). Según explicó el investigador Colvert Gómez Rubio, se espera que el sistema esté listo a finales de este año y que realice detecciones a escala nacional cada 10 minutos.
“Las imágenes satelitales nos permiten identificar de inmediato las columnas de humo y su ubicación, lo que representa una ventaja para activar protocolos de atención y reducir riesgos para la salud y el medio ambiente”, detalló Gómez Rubio durante el Seminario Permanente Geografía del Fuego.
Impacto en salud y medio ambiente
El especialista recordó que, además del fuego, el humo es uno de los principales riesgos de los incendios forestales. Sus partículas, como las PM10 y PM2.5, pueden penetrar en pulmones y torrente sanguíneo, provocando enfermedades cardiacas, cáncer o complicaciones respiratorias, sobre todo en población vulnerable.
En el ámbito ambiental, los incendios liberan dióxido de carbono y óxidos de azufre, gases que contribuyen al calentamiento global y a la formación de lluvia ácida, afectando agua, suelo y biodiversidad.
Cómo funciona el sistema
La tecnología utiliza datos de satélites geoestacionarios como los GOES-R, operados por la NASA y la NOAA en Estados Unidos. Estos equipos captan imágenes multiespectrales cada cinco a diez minutos, lo que permite monitorear el territorio en tiempo casi real.
Mediante algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales convolucionales, el sistema aprende a identificar patrones característicos del humo y diferenciarlos de otros fenómenos atmosféricos.
“Más del 90% de los incendios en México tienen origen humano. Contar con esta herramienta basada en IA representa un avance clave para prevenir desastres, reducir pérdidas y proteger la salud de millones de personas”, concluyó Gómez Rubio.
