Científicos de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) trabajan en un sistema operativo con inteligencia artificial (IA) capaz de detectar, casi en tiempo real, plumas o columnas de humo generadas por incendios forestales. El proyecto se desarrolla en el Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra (LANOT) en colaboración con la Comisión Nacional Forestal (Conafor).
El investigador Colvert Gómez Rubio, del Instituto de Geografía, explicó que se espera una detección de humo cada 10 minutos a escala nacional y que la implementación esté lista para finales de este año. El sistema utiliza datos de satélites geoestacionarios como el GOES-R de la NASA y la NOAA, procesados en el LANOT, que generan imágenes cada 5 minutos en América del Norte y cada 10 minutos a nivel mundial, con resoluciones entre 0.5 y 2 kilómetros por píxel.
El humo, advirtió Gómez Rubio, representa riesgos tan graves como el fuego, ya que libera dióxido de carbono y óxidos de azufre que contribuyen al calentamiento global y al deterioro ambiental. Estos compuestos generan partículas PM10 y PM2.5, asociadas con enfermedades respiratorias, cardiovasculares y cáncer, principalmente en niños y adultos mayores.
La investigación incorpora técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales, para identificar patrones en imágenes satelitales. Con este sistema, la UNAM busca fortalecer la capacidad de respuesta frente a emergencias ambientales y disminuir los impactos de los incendios forestales en la salud pública, la economía y los ecosistemas.
