Cómo la IA y las redes sociales pueden ayudar durante desastres naturales

Cuando ocurren desastres naturales—como huracanes, incendios forestales y terremotos— cada segundo cuenta. Los equipos de emergencia necesitan encontrar personas rápidamente, enviar ayuda y mantenerse organizados. Hoy en día, una de las maneras más rápidas de obtener información es a través de las redes sociales.

En los últimos años, los investigadores han explorado cómo la inteligencia artificial puede usar las redes sociales para ayudar durante las emergencias. Estos programas pueden escanear millones de publicaciones en sitios como X, Facebook e Instagram. Sin embargo, la mayoría de los sistemas existentes buscan patrones simples como palabras clave o imágenes de daños.

En mi investigación como científico de IA, he desarrollado nuevos modelos que van más allá. Pueden comprender el significado y el contexto de las publicaciones, lo que los investigadores llaman semántica. Esto ayuda a mejorar la precisión con la que el sistema identifica a las personas necesitadas y clasifica la información de conocimiento de la situación durante las emergencias. Los resultados muestran que estas herramientas pueden brindar a los equipos de rescate una visión más clara de lo que está sucediendo sobre el terreno y dónde se necesita más ayuda.

De publicaciones a información que salva vidas

Las personas comparten miles de millones de publicaciones en redes sociales cada día. Durante los desastres, a menudo se comparten fotos, videos, mensajes cortos e incluso la ubicación. Esto crea una enorme red de información en tiempo real.

Pero con tantas publicaciones, es difícil encontrar rápidamente lo importante. Ahí es donde la inteligencia artificial ayuda. Estos sistemas, que utilizan aprendizaje automático, pueden escanear miles de publicaciones cada segundo, encontrar mensajes urgentes, detectar daños en imágenes y distinguir la información real de los rumores.

Durante el huracán Sandy en 2012, se enviaron más de 20 millones de tuits en seis días. Si se hubieran utilizado herramientas de IA en ese momento, podrían haber ayudado a encontrar personas en peligro aún más rápido.

Entrenamiento de IA

Los investigadores comienzan por enseñar a los programas de IA a comprender las emergencias. En un estudio que realicé, analicé miles de publicaciones en redes sociales sobre desastres. Las clasifiqué en grupos como personas que pedían ayuda, edificios dañados y comentarios generales. Luego, utilicé estos ejemplos para entrenar al programa para que clasificara las nuevas publicaciones por sí solo.

Un gran avance fue enseñar al programa a analizar imágenes y palabras juntas. Por ejemplo, una foto de calles inundadas y un mensaje como “estamos atrapados” son señales más potentes que cualquiera de los dos por separado. Al usar ambos, el sistema mejoró considerablemente la capacidad de mostrar dónde se necesitaba ayuda y la gravedad de los daños.

Encontrar información es solo el primer paso. El objetivo principal es ayudar a los equipos de emergencia a actuar con rapidez y salvar vidas.

Estoy trabajando con equipos de respuesta a emergencias en Estados Unidos para incorporar esta tecnología a sus sistemas. Cuando ocurre un desastre, mi programa puede indicar dónde se necesita ayuda mediante publicaciones en redes sociales. También puede clasificar esta información por urgencia, lo que ayuda a los equipos de rescate a utilizar sus recursos donde más se necesitan.

Por ejemplo, durante una inundación, mi sistema puede identificar rápidamente dónde la gente pide ayuda y clasificar estas áreas por urgencia. Esto ayuda a los equipos de rescate a actuar con mayor rapidez y enviar ayuda donde más se necesita, incluso antes de que lleguen los informes oficiales.

Afrontando los desafíos

Usar las redes sociales para ayudar durante los desastres suena genial, pero no siempre es fácil. A veces, la gente publica cosas que no son ciertas. En ocasiones, el mismo mensaje se publica muchas veces o no indica claramente dónde está el problema. Esta combinación puede dificultar que el sistema distinga la realidad.

Para solucionar esto, estoy trabajando en maneras de comprobar la credibilidad de una publicación. Reviso quién la publicó, qué palabras usó y si otras publicaciones dicen lo mismo.

También me tomo muy en serio la privacidad. Solo utilizo publicaciones que cualquiera puede ver y nunca muestre nombres ni datos personales. En cambio, analizo el panorama general para encontrar patrones.

El futuro de la IA ante desastres naturales

A medida que los sistemas de IA mejoran, es probable que sean aún más útiles durante los desastres. Las nuevas herramientas pueden comprender los mensajes con mayor claridad e incluso podrían ayudarnos a detectar dónde se avecinan los problemas antes de que comiencen.

A medida que empeoran las condiciones meteorológicas extremas, las autoridades necesitan formas rápidas de obtener información fiable. Si se usan correctamente, las redes sociales pueden mostrar a la gente dónde se necesita más ayuda. Pueden ayudar a salvar vidas y a que los suministros lleguen a los lugares adecuados con mayor rapidez.

En el futuro, creo que esto se convertirá en una parte habitual del trabajo de emergencia en todo el mundo. Mi investigación sigue en desarrollo, pero algo está claro: la respuesta ante desastres ya no se trata solo de las personas sobre el terreno, sino también de los sistemas de IA en la nube.

Ademola Adesokan es investigadora postdoctoral en informática en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Missouri.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation. Lee el artículo original.