Avanza UNAM en sistema satelital de detección de incendios

Ciudad de México.- (Redacción Agencia NVM).- La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) trabaja en la creación de un sistema operativo basado en inteligencia artificial (IA) capaz de identificar en cuestión de minutos la presencia de plumas de humo generadas por incendios forestales, informó Colvert Gómez Rubio, integrante del Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra (LANOT) del Instituto de Geografía.

El especialista explicó que la iniciativa surge de la colaboración entre el Instituto de Geografía y la Comisión Nacional Forestal (Conafor), y tiene como objetivo contar con detecciones de humo a escala nacional cada 10 minutos. El sistema se prevé quede implementado antes de que concluya este año.

Para el monitoreo, se emplean imágenes satelitales obtenidas en el LANOT a partir de plataformas meteorológicas en órbita geoestacionaria, como el GOES-R de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y la NASA, que permiten generar registros cada cinco minutos en América del Norte y cada 10 en todo el planeta.

El proyecto también cuenta con la participación de la especialista Lilia de Lourdes Manzo Delgado, del Laboratorio de Análisis Geoespacial del IGg. Ambos investigadores expusieron los avances en el Seminario Permanente Geografía del Fuego, en el que destacaron que la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje profundo facilita la detección de columnas de humo en tiempo casi real.

De acuerdo con Gómez Rubio, el humo derivado de los incendios es un riesgo de alto impacto, ya que contiene dióxido de carbono y óxidos de azufre que contribuyen al calentamiento global, la lluvia ácida y el deterioro de suelos y ecosistemas. Además, genera partículas PM10 y PM2.5 capaces de penetrar en los pulmones y provocar enfermedades cardiacas y respiratorias, sobre todo en población vulnerable.

El académico subrayó que más de 90 por ciento de las conflagraciones en México son de origen humano y suelen surgir de manera repentina. En este contexto, el uso de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales convolucionales permite generalizar patrones, identificar anomalías y reforzar la gestión del fuego.

La UNAM confía en que este sistema innovador se convierta en una herramienta estratégica para reducir los riesgos ambientales y de salud vinculados con los incendios forestales en el país.