La creciente frecuencia de fenómenos naturales extremos y el impacto que estos tienen en sociedades y ecosistemas han llevado al desarrollo de modelos de alerta temprana cada vez más precisos y automatizados. En los últimos tiempos, tanto la investigación internacional como los proyectos europeos están apostando por el uso de la inteligencia artificial y la teledetección para crear sistemas que no solo detecten riesgos, sino que también permitan anticiparse a sus consecuencias con margen suficiente para tomar decisiones eficaces y salvar vidas.
Los modelos de alerta temprana se están consolidando como una herramienta clave para reducir daños y optimizar recursos ante terremotos, incendios forestales, plagas o el declive de bosques. Gracias a la aplicación de nuevas tecnologías, estos sistemas ya no se limitan a emitir avisos generales, sino que ahora integran datos en tiempo real, imágenes satelitales, registros fisiológicos y sensores distribuidos en el territorio.
Alerta temprana sísmica gracias a la inteligencia artificial
Uno de los avances más destacados proviene del trabajo conjunto entre universidades chilenas y británicas, que han implementado un modelo predictivo de intensidad sísmica basado en inteligencia artificial. Desarrollado por investigadores de la Universidad de los Andes, la Universidad de Chile y la University of Exeter, este sistema es capaz de anticipar la intensidad esperada de un terremoto hasta 30 o 40 segundos antes de que se produzca el punto álgido del fenómeno, un margen que puede marcar la diferencia a la hora de evacuar estructuras vulnerables o detener procesos industriales peligrosos.
El sistema, bautizado como HEWFERS (Hybrid Earthquake Early Warning Framework for Estimating Response Spectra), utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para analizar los primeros segundos registrados en las estaciones acelerográficas. Con esta información, es capaz de estimar no solo el área afectada, sino la exigencia real que soportarán los edificios y otras infraestructuras. De este modo, los responsables de protección civil y emergencias cuentan con una base más sólida para decidir qué medidas adoptar en cada caso.
La iniciativa plantea su futura implantación masiva en países con alta actividad sísmica como Chile, aprovechando la red de estaciones ya existentes del Centro Sismológico Nacional. Además, la validación con datos de terremotos reales —como los ocurridos en Japón— demuestra su potencial para adaptarse a otros contextos sísmicos internacionales.
Protección de pinares y encinares mediante modelos automatizados
También en el ámbito forestal, la idea de alerta temprana se está afianzando. El proyecto europeo TREAD, liderado por el Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC, tiene como meta desarrollar un sistema capaz de identificar bosques en riesgo de mortalidad, especialmente pinares y encinares del entorno mediterráneo. Esta tecnología se centra en la detección precoz de plagas y enfermedades, utilizando sensores de teledetección térmica y el análisis de variables fisiológicas para captar los primeros signos de deterioro en los árboles.
Según los investigadores, la detección temprana resulta fundamental para implantar una silvicultura de precisión y mitigar los impactos económicos y ecológicos del declive forestal. TREAD cuenta con la colaboración de la Universidad de Córdoba y el centro portugués CoLAB ForestWISE, además del respaldo de la European Forest Institute, lo que subraya su relevancia internacional.
Más allá de la captación de datos, el proyecto prevé la creación de una base de datos abierta y un visualizador en línea que permita compartir información entre científicos, gestores forestales y responsables públicos. La idea es escalar el modelo a todo tipo de ecosistemas, integrando nuevas especies y adaptando la respuesta ante desafíos climáticos cambiantes.
Retos y oportunidades de los nuevos modelos predictivos
El uso de modelos de alerta temprana plantea desafíos científicos y técnicos. Entre ellos, la dificultad para comprender y modelar los cambios fisiológicos en las plantas sometidas a estrés y la necesidad de adaptar los algoritmos a condiciones ambientales muy variables. Además, los sistemas de inteligencia artificial deben ser calibrados continuamente para evitar sesgos y mejorar su precisión, especialmente en situaciones donde los datos disponibles pueden estar limitados o fragmentados.
A pesar de estas dificultades, la tendencia es clara: la integración de tecnologías de análisis predictivo y big data en la gestión de riesgos está transformando la manera de abordar las emergencias. Cada vez más, estas herramientas permiten anticiparse en cuestión de segundos a la posible magnitud de un desastre, facilitando una respuesta más rápida y específica.
El desarrollo de modelos de alerta temprana, tanto para terremotos como para la salud de los bosques, demuestra la importancia de la colaboración internacional y la inversión en investigación aplicada. Los sistemas avanzados que ya se están probando en Europa y América Latina representan un paso adelante para proteger tanto infraestructuras críticas como ecosistemas naturales y comunidades vulnerables frente a amenazas cada vez más frecuentes e impredecibles.
