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La UNAM trabaja en sistema basado en IA para detectar humo derivado de incendios forestales

  Por La Jornada

Publicado el domingo, 21 de septiembre del 2025 a las 19:08


En la UNAM se trabaja en la elaboración de un sistema operativo basado en IA que sea capaz de detectar, la generación de columnas de humo

Ciudad de México.- En la UNAM se trabaja en la elaboración de un sistema operativo basado en inteligencia artificial (IA) que sea capaz de detectar, prácticamente en tiempo real, la generación de plumas o columnas de humo derivadas de incendios forestales, explicó el integrante del Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra del Instituto de Geografía, Colvert Gómez Rubio.

Se trata, añadió, de un esfuerzo por fortalecer la prevención y respuesta ante esos fenómenos en nuestro territorio, en una colaboración entre ese instituto y la Comisión Nacional Forestal.

Se busca que cada 10 minutos se cuente con la detección de humo a escala nacional y su ubicación, y que el sistema esté implementado para finales de este año.

Para identificar el humo de manera oportuna, es importante su monitoreo empleando datos satelitales que permiten una cobertura global y continua, y una localización inmediata, manifestó el experto. En este caso, las imágenes y su procesamiento se obtienen en el laboratorio donde labora.

Colvert Gómez mencionó que la IA es una rama de la informática dedicada a desarrollar sistemas que imitan comportamientos inteligentes observados en la naturaleza. Eso incluye habilidades como razonar, aprender, reconocer patrones, tomar decisiones y adaptarse a nuevas situaciones.

Una de sus variantes es el aprendizaje automático que se enfoca en dotar a las máquinas de la capacidad de aprender a partir de experiencias, en lugar de programar cada comportamiento individualmente.

Su objetivo es generalizar el conocimiento a partir de ejemplos, permitiendo que realice tareas que no se le habían enseñado en específico”.

Además, una distinción de machine learning es el aprendizaje profundo. En este ámbito las llamadas redes neuronales convolucionales consisten en aplicar filtros para obtener características más complejas.

Ese tipo de siniestros tiene dos elementos de riesgo principal: fuego y humo, este último subproducto de la combustión de la vegetación con consecuencias en la salud, la economía y el medio ambiente.

En términos de impacto ambiental, el dióxido de carbono -uno de los principales gases de efecto invernadero- o los óxidos de azufre tienen repercusión en el calentamiento global y pueden contribuir a la formación de lluvia ácida, impactos negativos en el agua, el suelo y los ecosistemas, alertó.

En este trabajo se utilizan satélites meteorológicos en órbita geoestacionaria, los cuales tienen la ventaja de estar fijos sobre un mismo punto relativo de la Tierra, se mueven a la velocidad del planeta y permiten medir y generar imágenes en poco tiempo: cinco minutos para América del Norte y cada 10 minutos para el globo terráqueo completo.

No obstante, reconoció, tienen la desventaja de estar demasiado alto -para poder seguir a la Tierra y cubrir regiones extensas- y, en consecuencia, la resolución espacial es de 2, 1 o 0.5 kilómetros por pixel.

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