La prevención de incendios forestales se ha basado tradicionalmente en herramientas contundentes, como ciclos de inspección rígidos y cortes de energía de emergencia. Ahora, una nueva generación de nuevas empresas tecnológicas está lanzando un enfoque más específico: utilizar inteligencia artificial para ayudar a las empresas de servicios públicos a decidir qué inspeccionar (y dónde intervenir) antes de que una chispa se convierta en un incendio.
Lo que está en juego está aumentando. En 2025, se registraron más de 77.000 incendios forestales en Estados Unidos (significativamente más que el promedio de la última década) y quemaron más de cinco millones de acres. Durante meses, los recursos de extinción de incendios se agotaron. Las sequías han sido recurrentes a medida que el clima continúa calentándose, y los incendios forestales son ahora amenazas casi durante todo el año.
Fuerzas que van desde el clima y la estructura de la vegetación hasta la infraestructura de la red eléctrica y la actividad humana hacen que los incendios forestales sean difíciles de predecir. Overstory, una empresa con sede en Ámsterdam, desarrolló un monitoreo de la vegetación basado en inteligencia artificial para ayudar a las empresas de servicios públicos a identificar los árboles peligrosos que tienen más probabilidades de caer cerca de las líneas eléctricas. El objetivo es evitar chispas que puedan convertirse en incendios forestales.
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Es un desafío enorme. En las áreas de mayor riesgo de incendios de California, el contacto con la vegetación representa una gran proporción de las igniciones causadas por servicios públicos. La vegetación combustible, como árboles, pasto o arbustos, es el principal combustible de los incendios forestales y es uno de los factores sobre los que las empresas de servicios públicos tienen control, dice Sonya Sachdeva, científica cognitiva de Overstory, que se centra en la toma de decisiones en caso de incendios forestales.
Para gestionar la vegetación, las empresas de servicios públicos suelen enviar equipos a caminar sobre las líneas eléctricas o volar helicópteros periódicamente para recopilar información mediante lidar (detección y alcance de luz), una tecnología utilizada para mapear con precisión el terreno con imágenes tridimensionales de alta resolución. Pero ambas formas pueden resultar lentas, costosas e ineficientes.
Overstory adopta un enfoque diferente. Para proporcionar una vista basada en mapas específica, la empresa adquiere imágenes satelitales de alta resolución basadas en las ubicaciones de la red eléctrica de una empresa de servicios públicos. Luego ejecuta un conjunto de modelos patentados de visión por computadora para identificar la altura, la invasión, la salud y la mortalidad de los árboles junto con factores relevantes para los incendios forestales, como pastos muertos, arbustos y niveles de humedad.
El objetivo no es reemplazar a las personas, sino ayudar a las empresas de servicios públicos a saber dónde enviar a sus equipos, dice Fiona Spruill, directora ejecutiva de Overstory. “Estamos dando nuestras sugerencias basadas en nuestro análisis. Pero, en última instancia, las decisiones las toman los humanos en el campo que están parados frente a los árboles”, dice.
Los resultados son prometedores. Uno de los clientes de Overstory, Pacific Gas and Electric (PG&E), experimentó una caída de casi el 50 por ciento en el número de igniciones con vegetación como presunto desencadenante en 2025 en comparación con el año anterior, según Andrew Abranches, vicepresidente de mitigación de incendios forestales de PG&E.
Pero la tecnología tiene límites. Los datos de Overstory proporcionan instantáneas frecuentes, pero no son transmisiones en vivo; Las imágenes satelitales todavía van por detrás de las alertas en tiempo real de una red de cámaras. “En cualquier esfuerzo de modelización existe un cierto grado de incertidumbre”, afirma Sachdeva. “Pero siempre hay un ser humano al tanto cuando sugerimos algo”.
Otro frente de la tecnología dirigida a los incendios, a veces llamada firetech, es el impulso para desarrollar herramientas de detección impulsadas por IA. Pano AI, una empresa de detección de incendios forestales con sede en San Francisco, diseñó sus propias cámaras con giro, inclinación y zoom, que pueden escanear 360 grados para buscar anomalías. Se cargan conjuntos de imágenes las 24 horas del día, los 7 días de la semana en sus monitores de IA basados en la nube para detectar señales de humo diurno y calor nocturno, que se complementan con fuentes adicionales, como datos de satélites geoestacionarios e información de los servicios de emergencia.
Los modelos de IA envían alertas a centros de comando como el Centro de Advertencia de Concientización sobre Peligros de PG&E en San Ramón, California, donde los analistas verifican las amenazas antes de enviar equipos.
Jason Henry/Bloomberg vía Getty Images
Los expertos cruzan cada detección de IA con imágenes de cámaras para diferenciar entre humo y cosas parecidas como niebla, polvo o nubes, dice Sonia Kastner, directora ejecutiva de Pano AI. “Una vez que un humano ha verificado que efectivamente se trata de un incendio, envía una alerta por mensaje de texto y correo electrónico”, dice.
La asociación de Pano AI con Arizona Public Service (APS), la empresa de servicios públicos más grande de Arizona, ha acortado los tiempos de respuesta a incendios en los últimos dos años. “Panorama [AI] ha vencido consistentemente a las personas que llaman al 911”, dice Scott Bordenkircher, director forestal y de mitigación de incendios de APS, y en ocasiones lo ha hecho en “10, 15 o 25 minutos”, lo que permite a los bomberos responder antes.
Bordenkircher señala, sin embargo, que la eficacia de las cámaras de detección impulsadas por IA también depende de una línea de visión clara, lo que significa que el humo debe elevarse lo suficientemente alto como para ser visible para las cámaras. La detección también se limita a áreas donde se han instalado cámaras, dejando partes de Arizona sin cobertura.
Pano AI se basó en ideas que se exploraron por primera vez en la investigación académica sobre incendios forestales. Uno de esos primeros esfuerzos fue ALERTCalifornia, un programa de seguridad pública dirigido por la Universidad de California, San Diego, que utiliza cámaras e inteligencia artificial para ayudar a los departamentos de bomberos locales a confirmar incendios forestales en tiempo real. Neal Driscoll, investigador principal de ALERTCalifornia, dice que antes de que la IA entrara en juego, la detección de incendios a menudo comenzaba con llamadas al 911. “Hay que enviar un batallón para verificar si el incendio es real, y eso lleva una cantidad de tiempo enorme”, afirma. Pero ahora, a través del sistema de detección, los incendios se pueden identificar y observar incluso antes de que lleguen las llamadas al 911.
“Hemos reducido drásticamente el tiempo de respuesta”, afirma Driscoll. La esperanza es que el tiempo ahorrado se traduzca en incendios más pequeños.