BIG Data

Un volcán de datos

Modelos predictivos

Estos días estamos todos pegados a las pantallas viendo el imparable avance de la lava en La Palma, como si de una película se tratase. Un desastre de tales magnitudes y espectacularidad impacta a quien lo ve desde la distancia, y genera innumerables complicaciones y problemas a quienes tienen que enfrentarse a sus consecuencias de distintas formas: como ciudadano con residencia en la zona o como efectivo de emergencias.

La gestión de los grandes desastres, cada vez más frecuentes, (inundaciones, olas de calor, incendios forestales, grandes nevadas como la que recientemente nos dejó Filomena…) se basa ahora más que nunca en la explotación de los datos. Tanto las labores preventivas como las correctivas tienen en la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial dos grandes aliados. Veámoslo con más detalle y algún ejemplo.

Modelos predictivos

La resolución de cualquier crisis provocada por fenómenos meteorológicos o naturales adversos se inicia antes de que estos ocurran, con labores preventivas y de autoprotección que salvan vidas en periodos de calma. Estas acciones tienen su base en sistemas predictivos, que desarrollan modelos de lo que acontecerá trabajando los datos disponibles y transformándolos en información de utilidad.

Todos tenemos muy presentes las predicciones meteorológicas, a las que tan acostumbrados estamos. Estos sistemas cruzan datos de presión, temperatura, velocidad, y un largo etcétera de variables, que tratadas con algoritmos predictivos, nos devuelven una anticipación de lo que sucederá a X tiempo vista con altos porcentajes de certeza.

Para enfrentarse a la erupción del volcán de Cumbre Vieja, los expertos han seguido el mismo proceder. Se han monitorizado todos los seísmos de la zona, cambios en la temperatura del entorno, aumento en la emisión de gases, cambios en los campos eléctricos y magnéticos, variación en la circulación de fluidos… y todos aquellos valores que otorgan un retorno de valor de cara a estimar la evolución de la situación. Estos datos se tratan con algoritmos predictivos, como ya hemos comentado, y la magia de la Inteligencia Artificial los transforma en información altamente valiosa sobre lo que va a acontecer.

La parametrización de input y su conversión a información permite detectar la existencia de señales anómalas, es decir, datos o conjuntos de datos que se salen de los parámetros establecidos como normalizados o, para seguir con el caso que centra este artículo, lo que los vulcanólogos denominan precursores. Estas señales de alerta traducidas y volcadas en cuadros de mando sencillos e intuitivos, permiten realizar un seguimiento de la situación en tiempo real y a tiempo vista, garantizando reacciones más eficaces a la crisis.

Los escenarios futuros conseguidos de la explotación de esos datos facilitan la toma de decisiones, simplifican la planificación y permiten anticipar acciones de cara a minimizar daños, tanto personales como materiales. Esta anticipación en cualquier emergencia permite establecer planes de evacuación en las zonas concretas que las predicciones establecen como críticas, valoraciones iniciales del número de personas con necesidades de alojamiento y comida, y el diseño de operativos de los servicios de emergencias, que además pueden prever mejor la necesidad de recursos humanos, al menos en un primer momento.

Visión artificial e imágenes satelitales

Pero la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial no nos ayudan únicamente en las fases preventivas, son también de mucha utilidad en la correctiva, una vez que la catástrofe, sea del tipo que sea, ya ha acontecido. En este punto, las imágenes satelitales y la visión artificial son una ayuda inestimable para realizar valoraciones de daños, por ejemplo. Gracias a las imágenes emitidas por el Servicio de Gestión de Emergencias Copernicus sobre Cumbre Vieja, se ha determinado de manera rápida y sencilla que a los tres días de la erupción (el 21 de septiembre) la lava había cubierto 106 hectáreas, y había destruido 166 viviendas y otros inmuebles.

¿Pero cómo se hace? De nuevo analizando datos. Las fotografías obtenidas por vía satélite son tratadas con visión artificial para determinar las disonancias entre una imagen ideal tomada como referencia y una segunda imagen. De este modo, la disparidad entre los grupos de pixeles que conforman ambas refleja la afección que la erupción del volcán ha causado en la isla. En LIS Data Solutions empleamos esta técnica, con grandes resultados, para el mantenimiento de bastas infraestructuras o superficies naturales de grandes extensiones, resultados que están demostrando muy útiles también en la gestión de grandes catástrofes.

El sistema Copérnicus, titularidad de la Unión Europea, ha pronosticado, también gracias al concurso de la Inteligencia Artificial y la Analítica Avanzada, cuál será el rumbo que tomará en los próximos días la nube de dióxido de azufre provocada por la erupción. La Península se verá afectada por gases provenientes del volcán, que según el Instituto Volcanológico de Canarias (Involcan) vierte entre 7.997 y 10.665 toneladas diarias de dióxido de azufre (SO2) a la atmósfera.

De nuevo los datos, en este caso la imágenes y predicciones de Copernicus, facilitan a autoridades e intervinientes la toma de decisiones que, sin duda, serán más acertadas partiendo de previsiones de lo que acontecerá o de mediciones rápidas y certeras. El desarrollo y expansión de la nube, por ejemplo, puede llevar, en base a criterios científicos, al decreto de confinamientos con la antelación suficiente para minimizar los efectos nocivos de los gases.

A modo de resumen podemos afirmar que el desarrollo de la Ciencia de Datos, la Inteligencia Artificial y la Visión artificial están dotando de una nueva dimensión a la gestión de crisis, emergencias y desastres de gran calado. Tanto las labores preventivas como correctivas apoyadas en estos sistemas se simplifican y se vuelven más eficaces con un beneficio claro: la seguridad de la ciudadanía.