California utiliza inteligencia artificial y cientos de cámaras para detectar los incendios forestales a tiempo

Una red de vigilancia remota administrada por UC San Diego identifica ya más de la mitad de los focos activos en el estado, con datos en tiempo real disponibles para cualquier persona con acceso a internet

Una estación de monitoreo con panel solar y antenas en la cima de una montaña, con un arcoíris visible en el cielo
El sistema ALERTCalifornia opera cerca de 1.300 cámaras de alta resolución en zonas propensas a incendios forestales (UC San Diego)
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Cerca de 1.300 cámaras de alta resolución vigilan en tiempo real los paisajes más propensos a incendios de California. Desde acantilados de más de 450 metros (1.500 pies) hasta torres de telefonía de 90 metros (300 pies), el sistema ALERTCalifornia —gestionado por la Universidad de California en San Diego (UC San Diego)— combina vigilancia remota con inteligencia artificial para detectar focos de incendio antes de que llegue la primera llamada al 911.

Desde 2023, el 51% de los incendios en el estado son identificados primero por la IA, y esa proporción crece semana a semana, indicó The New York Times.

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El sistema opera como una red abierta y sin fines de lucro: cualquier persona puede acceder a sus imágenes en tiempo real a través del sitio web de ALERTCalifornia. Sus capturas alimentan páginas de incidentes de emergencia y aplicaciones como Watch Duty.

El presupuesto anual del programa puede alcanzar los USD 14 millones, financiados principalmente por CAL FIRE —la agencia estatal de bomberos— y por grandes compañías de servicios públicos.

Siluetas de pinos a contraluz frente a humo denso y llamas brillantes de fuego de color naranja y amarillo
La inteligencia artificial detecta el 51% de los incendios de California antes de la primera llamada al 911 (UC San Diego)

Las cámaras ven lo que los humanos no pueden alcanzar

Cada instalación consta de dos cámaras montadas en paralelo, diseñadas para compensarse mutuamente en caso de falla. Una realiza un barrido de 360 grados cada dos minutos, capturando seis fotogramas por rotación.

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La otra puede ser controlada a distancia por personal de emergencias para apuntar en direcciones específicas o hacer zoom sobre puntos de interés. En condiciones óptimas, cada cámara puede ver hasta 96 kilómetros (60 millas) de día y hasta 193 kilómetros (120 millas) de noche, gracias a visión infrarroja. Modelos más avanzados incorporan sensores adicionales capaces de identificar puntos calientes y rebrotes a través de una densa columna de humo.

Las unidades se instalan sobre trípodes de fabricación propia, antenas de telefonía, torres de agua, antiguas atalayas forestales y techos de edificios. Cada sistema funciona con paneles solares, baterías de litio de 36 kilogramos (80 libras) y conexión satelital vía Starlink.

El equipo de campo —cuatro técnicos que recorren decenas de miles de kilómetros al año en una camioneta Ford F-150 y una furgoneta— es el responsable de instalar, mantener y reparar cada nodo de la red, en condiciones que van desde tormentas eléctricas hasta cables roídos por roedores o equipos dañados por los propios incendios que deben detectar.

Modelo digital en tres dimensiones de una pared rocosa vertical, un valle arbolado y montañas nevadas sobre un fondo negro
La red surgió en 2001 para detectar sismos y adaptó su función a los incendios tras la catástrofe de Cedar (ALERTCalifornia)

La IA identifica el humo antes de que suene el teléfono de emergencias

El módulo de inteligencia artificial, integrado al sistema en 2023, analiza de forma continua el flujo de imágenes de toda la red.

Cuando detecta una posible columna de humo, alerta de inmediato a los centros de comando, que verifican la naturaleza del evento: puede tratarse de un incendio real, de la quema controlada de residuos agrícolas o de niebla desplazándose por un valle.

Esta confirmación temprana permite a los jefes de operaciones decidir cuántos recursos movilizar, si corresponde un ataque aéreo o si el fuego puede monitorearse sin intervención directa.

“Este sistema cambió el mundo de la respuesta. Tenemos visibilidad inmediata e información inmediata para tomar decisiones”, aseguró J.C. Greenberg, subjefe del Departamento de Bomberos del Condado de Napa, durante una instalación en Soda Canyon.

La red nació del terremoto y creció con el fuego

ALERTCalifornia tiene su origen en 2001, cuando UC San Diego desarrolló una red de sensores remotos para detectar actividad sísmica en los alrededores de la ciudad. Dos años después, el incendio de Cedar arrasó más de 100.000 hectáreas (250.000 acres) cerca de San Diego y mató a 15 personas.

La catástrofe evidenció el potencial de las cámaras como herramienta de alerta temprana, y una empresa local de servicios públicos solicitó la instalación de más de dos docenas de unidades. A partir de ese momento, el crecimiento fue sostenido.

CAL FIRE y compañías de servicios públicos financian el presupuesto anual del programa, el cual alcanza los USD 14 millones (ALERTCalifornia/UC San Diego)
CAL FIRE y compañías de servicios públicos financian el presupuesto anual del programa, el cual alcanza los USD 14 millones (ALERTCalifornia/UC San Diego)

Un hito que el programa menciona con frecuencia es el incendio de Kincade, en 2019. Dos años antes, los incendios de los condados de Napa y Sonoma habían sido los más destructivos de la historia del estado hasta ese momento, con decenas de muertos.

Con nuevas cámaras instaladas en la misma región, el Kincade fue detectado temprano, su comportamiento fue monitoreado de forma remota y no hubo víctimas fatales. “Las mayores historias de éxito son los incendios de los que nunca escuchaste hablar”, dijo Falko Kuester, codirector de ALERTCalifornia y profesor de ingeniería en UC San Diego.

Datos de LiDAR y sensores hiperespectrales para mapear

Más allá de las cámaras, el programa recopila datos mediante drones y aeronaves equipados con tecnología LiDAR —detección y medición por luz láser— e imágenes hiperespectrales, que registran la reflectancia de superficies en cientos de longitudes de onda simultáneamente.

Esta información permite caracterizar la biomasa forestal, estimar el contenido de humedad de la vegetación y modelar con precisión el comportamiento potencial del fuego antes de que ocurra.

Hasta la fecha, los equipos de campo de ALERTCalifornia recopilaron datos de alta densidad sobre 77.700 kilómetros cuadrados (30.000 millas cuadradas) correspondientes a las zonas de amenaza de incendio de nivel 2 (Riesgo Elevado) y nivel 3 (Riesgo Extremo) definidas por la Comisión de Servicios Públicos de California en la Sierra Nevada.

El conjunto de datos —de acceso abierto para agencias gubernamentales, investigadores, empresas de servicios y el público en general— se usa además como línea de base para estudiar los impactos post-incendio sobre la calidad del aire, el agua y el suelo, así como para anticipar riesgos secundarios como flujos de escombros y deslizamientos que pueden materializarse semanas o años después de un siniestro.

Una torre de vigilancia metálica con cámaras de seguridad y paneles solares se ubica frente a una montaña
El uso de drones con tecnología LiDAR permite evaluar la biomasa y el contenido de humedad de la vegetación (UC San Diego)

La meta es llegar a 1.800 cámaras y cerrar los puntos ciegos

Neal Driscoll, director de ALERTCalifornia y científico de la Institución Scripps de Oceanografía de UC San Diego, impulsa la expansión de la red hasta las 1.800 unidades.

La prioridad es cubrir los vacíos de cobertura que preocupan a los departamentos de bomberos locales y regionales: cañones profundos, caminos sin salida y zonas de interfaz urbano-forestal donde los tiempos de evacuación son críticos. La demanda crece también desde el sector privado: cada vez más propietarios rurales solicitan la instalación de cámaras en sus terrenos.

El sistema adquiere en la actualidad el equivalente a un gigapíxel de datos de imagen por segundo —mil millones de puntos de datos— y su archivo crece de forma sostenida a medida que la red se amplía y se incorporan nuevos tipos de sensores.

Driscoll y Kuester trabajan en el desarrollo de lo que denominan un “gemelo digital” de California: una plataforma que integre todos los flujos de datos del sistema para convertir información en conocimiento accionable en tiempo real.

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