América Latina le apuesta a la inteligencia artificial para prevenir catástrofes ambientales

La inteligencia artificial se está transformando en una aliada para la prevención y el manejo de desastres climáticos y ambientales en países de América Latina. En Argentina, Chile y Uruguay, equipos de investigación desarrollan sistemas para la detección temprana y la respuesta a incendios forestales, terremotos y tsunamis.

Se trata de un desafío en una región expuesta a desastres climáticos y geológicos, potenciados por la expansión de actividades productivas y limitaciones en los sistemas de prevención, alerta temprana y atención.

Prevenir incendios forestales con IA

“Bien utilizada, la IA puede mejorar los sistemas de prevención”, afirmó a TRT Español José Sasías, ingeniero especializado en Energías Renovables, investigador y docente de la Universidad Tecnológica de Uruguay, donde encabeza un proyecto que busca reducir el impacto de los incendios forestales.

El último año, los incendios arrasaron más de 16.000 hectáreas de campos, pastizales y bosques en Uruguay, según datos oficiales, con consecuencias para la biodiversidad, el turismo y la industria de la celulosa.

El sistema elaborado por Sasías busca optimizar la gestión local de incendios mediante el uso de sensores de bajo costo con autonomía energética que monitorean las condiciones del territorio. Permite conocer en tiempo real la temperatura, humedad e identificar a tiempo la presencia de humo. El proyecto integra drones, cámaras, servidores y sistemas de inteligencia artificial.

“La IA interpreta patrones que pueden conducir a focos ígneos, nos ha ayudado a determinar de forma anticipada cuándo pueden ocurrir o si están comenzando a ocurrir, incluso antes de que se vea el humo”, explicó el investigador.

Además del uso de drones y cámaras térmicas e infrarrojas, el sistema analiza variables climáticas, territoriales, barreras físicas y ambientales para modelar la posible propagación de un incendio en curso. 

“En Uruguay, hay regiones de serranía o cercanas al mar que son las más difíciles para combatir incendios porque cambian los vientos de un momento a otro”, detalló Sasías.

Desafíos, dilemas éticos y sesgos

Pero a pesar de los avances, el desarrollo de estos sistemas enfrenta limitaciones técnicas y económicas. “Se requieren muchos datos para poder ampliar los modelos. Queremos que sean abiertos y que cualquiera pueda utilizarlos”, señaló. 

Respecto de los sesgos, el investigador subrayó la importancia de trabajar con datos abiertos y modelos adaptables. “Existen muchos productos comerciales, principalmente de Estados Unidos, que tienen costos muy altos para países como el nuestro”, explicó. “Queremos que pueda replicarse en cualquier país, ajustándose a sus características y condiciones”, aseguró.

El financiamiento es otro obstáculo para escalar el sistema. “Solicitamos recursos pero a veces se priorizan de otra forma. Tenemos países con recursos reducidos”, indicó. Sin embargo, aclaró: “Esto genera una utilidad real para prevenir o combatir incendios”.

Además existen dilemas éticos. “Toda herramienta mal usada tiene su connotación negativa: mal utilizada puede ser perjudicial”, advirtió.

La iniciativa se enmarca en los parámetros del acuerdo de uso ético de la IA con la Unión Europea, que Uruguay suscribió en septiembre de 2025, un convenio marco que busca garantizar que el uso de los sistemas de inteligencia artificial sea compatible con los derechos humanos, la democracia y el Estado de derecho.

Un proyecto piloto en Argentina

En Argentina, donde los incendios forestales se intensificaron en la última década, un grupo de estudiantes de Ingeniería Industrial de la Universidad Tecnológica Nacional desarrolla un sistema de detección temprana. 

Durante 2025 ardieron más de 200.000 hectáreas de bosques y campos en el país, según medios locales, especialmente en provincias de la Patagonia, el centro y el litoral. En los primeros días de 2026 se volvieron a registrar focos en la provincia de Chubut, al sur del país, donde ardieron más de 12.000 hectáreas de bosques nativos.

El proyecto llamado Sentinel combina drones autónomos, IA y visión térmica para detectar focos de calor e incendios en etapas iniciales, lo que agilizaría la respuesta inmediata de bomberos y brigadistas.

“El objetivo es prevenir grandes incendios, monitoreando de forma permanente y evaluando puntos vulnerables donde se registre materia seca u orgánica”, explicó a TRT Español Lautaro Silva, uno de los desarrolladores. “La IA analiza la información y la traduce en datos útiles”. 

Según Silva, el sistema puede procesar miles de imágenes en tiempo real y clasificar el riesgo de incendio como alto, medio o bajo. 

A largo plazo, el proyecto prevé un “patrullaje” con drones para monitorear zonas amplias con alto riesgo. 

Inteligencia artificial para enfrentar el cambio climático

El desarrollo acelerado de la IA permitió impulsar múltiples investigaciones orientadas a la prevención de catástrofes naturales, el cuidado del ambiente y la adaptación al cambio climático. 

Pero al mismo tiempo abrió discusiones a nivel mundial sobre el consumo energético que requieren los centros de datos y procesamiento necesarios para su funcionamiento.

En 2024, la Unesco instó a reducir el impacto ambiental de las tecnologías de IA y utilizarlas “para abordar el cambio climático y la conservación de la biodiversidad”. El organismo destacó que estas innovaciones pueden contribuir al ahorro de energía, la optimización del tráfico aéreo y el transporte urbano y la preservación de ecosistemas. 

En su documento “Recomendaciones sobre la ética de la inteligencia artificial”, publicado en 2021, Unesco llamó a los países a “establecer incentivos para garantizar la elaboración y adopción de soluciones basadas en los derechos y la ética de la IA a favor de la resiliencia ante el riesgo de desastres, protección y regeneración del medio ambiente y los ecosistemas”.

Allí sugiere utilizar sistemas de IA para proteger y gestionar recursos naturales; prevenir, controlar y atenuar los problemas relacionados con el clima y ayudar a prevenir y reducir la contaminación, entre otras recomendaciones.

Inteligencia artificial para prevenir tsunamis 

En Chile, uno de los países más sísmicos del mundo, la alerta por terremotos y tsunamis nunca pasa inadvertida. 

El país registró en 1960 el mayor temblor de su historia, en la ciudad de Valdivia, de 9.5 en la escala de Richter, con un saldo de entre 1.500 y 2.000 muertos. En 2010, otro sismo de 8.8 en la escala de Richter provocó un tsunami que destruyó ciudades costeras: en total, hubo 550 fallecidos.

Desde 2013, el Centro Sismológico Nacional cuenta con estaciones digitales para mejorar la detección de sismos. 

Trece años más tarde, investigadores de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile desarrollan una tecnología basada en inteligencia artificial que permite caracterizar terremotos al instante y evaluar el riesgo potencial e inmediato de tsunamis para alertar a la población a tiempo.

“La red proporciona más información de la que puede ser procesada por los recursos humanos. Sólo se analizan terremotos de magnitud 3 o mayores”, explicó a TRT Español el ingeniero Néstor Becerra Yoma, a cargo del proyecto.

El uso de tecnologías de deep learning y procesamiento de señales permitiría acortar los tiempos de análisis, detectar automáticamente los sismos, estimar su magnitud con la estación más cercana y emitir alertas tempranas para la población.

La investigación fue publicada en 2022 por la revista científica IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters y continúa en fase de pruebas. Luego, podría ser implementado en las operaciones del Centro Sismológico Nacional.

“Esta tecnología permite mejorar la resiliencia del país a desastres sísmicos, y proponer normas o estándares de construcción civil más adecuado a las condiciones sísmicas locales”, apuntó Becerra Yoma.

Para el investigador, la inteligencia artificial puede ser una aliada clave en la prevención de catástrofes naturales y la protección ambiental. 

Sin embargo, señaló que es fundamental que los datos para entrenar el modelo sean representativos del país de aplicación y la formación técnica de los equipos de trabajo. “La capacidad computacional o los equipos se pueden comprar. Pero los recursos humanos son lo más importante”, concluyó.

En escenarios donde el tiempo desempeña un rol trascendental, la IA podría transformarse en una aliada esencial para anticipar catástrofes y reducir el impacto en las comunidades expuestas. 

Para Sasías, resulta clave explorar el potencial de la IA para la protección del ambiente y los recursos naturales de la región, aunque matizó el impacto: “Son procesos lentos. Las iniciativas y el ímpetu muchas veces van a una velocidad distinta de los desarrollos”.

En una región desigual, el desafío será transformar los conocimientos y desarrollos tecnológicos en alertas tempranas efectivas, tareas preventivas y medidas concretas para evitar los desastres naturales.