Inteligencia artificial para aumentar la resiliencia ante los desastres climáticos

El clima es uno de los mayores cambios a los que se enfrentará la humanidad en el futuro cercano. Un cambio acumulativo que modificará las condiciones de vida del planeta de forma desigual y que viene acompañado de un escenario con mayor probabilidad de anomalías o, incluso, anomalías improbables.

Un nuevo entorno climático más adverso puede convertirse en un riesgo para la supervivencia de ciertas comunidades y el desarrollo sostenible del planeta en general.

Junto a las acciones destinadas a frenar el calentamiento global, un objetivo clave es incrementar la resiliencia, robustez e integración de comunidades, ciudades y regiones en todo el mundo para hacer frente a sus efectos.

Clima y resiliencia de las sociedades

De procesos resilientes como el desarrollo del propio ser humano podemos observar que la resiliencia es una propiedad profundamente dinámica y que emerge de la complejidad del sistema.

En un tejido socioeconómico conectado con la naturaleza, los desastres y el cambio climático ponen de manifiesto las fortalezas y debilidades de nuestros sistemas sociales y sus interdependencias con el ecosistema.

Si construimos sobre el marco de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, prácticamente podemos encontrar relaciones sistémicas de todos los ODS con el cambio climático. Por eso es fundamental entender las interrelaciones complejas del clima con cuestiones como el funcionamiento de la ciudad, los medios de vida, la industria, las relaciones de género o las migraciones y de esa manera poder cuantificar el impacto de desastres y crisis climáticas.

Los desastres naturales afectan a cientos de millones de personas en todo el mundo cada año. Es básico diferenciar entre amenaza natural y desastre.

Aún cuando las amenazas son inevitables, los desastres pueden ser mitigados mediante acciones humanas e institucionales de anticipación, respuesta y recuperación. También a través de políticas y gobernanza que fomenten la resiliencia potenciando aquellos factores que mejoren la reacción del sistema social frente a las amenazas.

En todas estas estrategias, el big data y la inteligencia artificial se han convertido en herramientas clave.

Tecnología para evaluar los cambios en el clima

Medir el impacto de los desastres de forma holística y desde un enfoque de complejidad es posiblemente el primer paso para desarrollar estrategias y mecanismos de resiliencia. Para ello, ahora disponemos de diversos datos procedentes de sensores ambientales, redes sociales, teledetección, topografía digital, teléfonos móviles y otras nuevas tecnologías.

La medición del impacto de los desastres naturales en tiempo real y de forma integral tiene importantes beneficios:

• Activación de mecanismos de respuesta (gubernamentales o humanitarios) de forma más rápida y eficiente.
• Mayor eficacia mediante una mejor priorización de objetivos espaciales y poblacionales.
• Mejor temporalidad, determinante para mitigar el impacto y acelerar la recuperación.
• Mejor comprensión de los efectos a medio y largo plazo y más conocimiento para mejorar políticas y planes de estímulo.

Así, los datos y la inteligencia artificial permiten medir los impactos. Esto permite combinar la alerta temprana con una respuesta rápida y efectiva y políticas de resiliencia a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de los desastres. Cuando estos mecanismos pasan a formar parte de la gobernanza, es cuando realmente se puede hablar de resiliencia.

Vigilar anomalías utilizando datos

En un proyecto incubado en el marco de UN Data For Climate Action Challenge hemos utilizado datos heterogéneos de diversos organismos como Orange, Crimson Hexagon, Schneider Electric y Planet. Completamos estas fuentes con datos de Twitter, Google y la NASA para estudiar cuatro inundaciones ocurridas en distintas partes del mundo en los últimos años.

Los datos de satélite de alta resolución combinados con datos topográficos permiten extraer la huella espacio-temporal de los desastres. Integrando esta huella con datos climatológicos, se pueden caracterizar los umbrales de riesgo y evaluar su impacto en infraestructuras rurales y urbanas.

Sin embargo, muchas veces, los datos climatológicos no son suficientes para activar las alarmas y la prevención temprana es clave para mitigar el desastre. Por ejemplo, las inundaciones por desborde de ríos son difíciles de predecir simplemente con estaciones de lluvia.

La información extraída de redes sociales refleja el miedo y reacciones de las poblaciones al ver el daño incremental que va a causar el desastre. De este modo, a través de los datos como mecanismo de escucha, las personas se convierten en los mejores sensores de los desastres.

Para una caracterización más completa del desastre, es necesario integrar las diversas capas geográficas de puntos clave como hospitales o carreteras. Pero esta imagen estática de la situación es insuficiente.

Los datos de móviles y la evolución del sentimiento en los días e inclusos meses posteriores al desastre permiten reconstruir patrones de movilidad para entender el impacto. Este impacto, sin embargo, no es homogéneo geográfica ni socialmente. De hecho, la vulnerabilidad crece de forma exponencial en muchos lugares, por ejemplo, al aumentar la inseguridad alimentaria.

Es necesario desagregar al máximo las mediciones de impacto para que sean representativas de todos los segmentos de la población, especialmente los colectivos y regiones más vulnerables. Para ello se necesitan los mejores datos disponibles que todavía no están a disposición de los actores humanitarios de forma sistemática.

Un aspecto importante que ponemos de manifiesto en nuestro estudio es la necesidad de una gobernanza de datos diseñada desde las necesidades humanitarias y no los intereses privados.

Compartir datos es el nuevo valor social que debe ser activado cuando se requiere en tiempo real. Esto implica diseñar e implementar sistemas e infraestructura de forma anticipada.

Hay una oportunidad única para iniciativas y empresas tecnológicas de formar parte de nuevos constructos globales. Por supuesto, existen diversos niveles de privacidad y riesgo asociados a la información y el uso de tecnología digital, incluida la inteligencia artificial. No obstante, existen niveles de riesgo que se podrán mitigar si garantizamos un desarrollo basado en principios éticos que dirijan la acción y el diseño de nuestro futuro, como la sostenibilidad.

David Pastor Escuredo, Experto en Inteligencia artificial y datos para el desarrollo, acción humanitaria y gobernanza público-privada. Experto en innovación digital biomédica, Universidad Politécnica de Madrid (UPM)

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

 

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