Microsoft y Gramener presentan un proyecto con SEEDS para predecir catástrofes y salvar vidas

SEEDS es una organización sin ánimo de lucro dedicada a la rehabilitación en caso de catástrofe. Gramener se ha unido a Microsoft y esta asociación con el fin de crear un modelo predictivo que facilite la planificación y la estrategia en caso de emergencias y/o desastres climatológicos. 

Este proyecto, denominado SEEDS Sunny Lives, se presentó en el Web Summit con una gran aceptación por el objetivo y la manera de hacerle frente. 

Inicio del proyecto y objetivos

La idea inicial surge porque cuando se producen catástrofes naturales o hay emergencias climatológicas (tipo sequías u olas de calor, por ejemplo), las estrategias a desarrollar no están actualizadas. Las formas de actuar que se ponen en marcha están diseñadas para riesgos a grandes magnitudes. Es decir, abarcando muchos cientos de metros cuadrados de superficie, por lo que es más difícil entender cómo afecta a poblaciones más pequeñas o el riesgo al que se enfrentan. Por ello, se detectó la necesidad de crear respuestas en escalas más pequeñas, para poder ayudar a las poblaciones más vulnerables. 

El sistema consigue evaluar el nivel de riesgo en cada vivienda. Las autoridades pueden, de esta manera, advertir a las personas que viven en ellas de que se presenta un riesgo determinado para poder actuar en consecuencia. De esta manera se pueden reducir los daños, prevenir muchos de ellos y lograr una recuperación más rápida y efectiva. 

La tecnología también permite detectar las casas o las ciudades más vulnerables a las olas de calor. Una vez identificadas, se pueden implantar medidas que mitiguen las consecuencias, como, por ejemplo, cubrir los techos con vegetación.   

Cómo funciona

Para poder determinar estos riesgos, se utilizan las imágenes por satélite en las que se pueden ver las casas y los materiales de que están construidas. También se utiliza un modelo de impacto de catástrofes basado en inteligencia artificial (IA) que es capaz de predecir y generar información de riesgo hiperlocal. Esto permite que se utilice en alertas tempranas para catástrofes inminentes.

Con todo ello se obtiene una información muy valiosa en la que se pueden predecir diferentes tipos de amenazas. Aunque en un principio estaban basadas en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), al final, con todas las tecnologías aportadas por las tres organizaciones se ha ampliado a una gran cantidad de posibles catástrofes o amenazas, como olas de calor y hasta terremotos. 

Para poder llegar a esto, no fue nada sencillo, ya que en lugares como la India, la población era demasiado densa para poder identificar bien los datos, o no se tenían constancia de los materiales con lo saque estaban construidas las casas.  El proyecto se inició en 2020 durante los  ciclones Nivar y Burevi, que azotaron Tamil Nadu y Kerala, respectivamente. Ambos lugares al sur de la India. Y en mayo de 2021, durante el ciclón Yaas, el proyecto funcionaba.

Finalmente,el sistema consiguió identificar el material de los tejados con una precisión de hasta el 90%. Esto ha sido fundamental, porque en lugares como la India con temperaturas tan extremas, una de las soluciones implantadas es la plantación de vegetación en los tejados. Gracias a ello, se mejoran las condiciones atmosféricas y se consigue, al mismo tiempo, que produzcan sus propias verduras y hortalizas.

El sistema detecta actualmente los siguientes parámetros:

  • Agua (ríos, lagos, mar, etc.)
  • Distancias a la red de carreteras.
  • Índice de humedad topográfica .
  • Elevación y pendiente.
  • Tipo de vegetación: escasa, moderada o densa.
  • Superficie impermeable.
  • Riesgo de corrimiento de tierras.
  • Tipos de edificios.

Gracias a este sistema, es posible alertar a las personas de manera detallada sobre cómo proteger sus pertenencias, su casa, sus mascotas y, en general, su medio de vida.

Una vez más, se pone de manifiesto cómo el cambio climático puede afectar a las vidas de las personas. Más allá del aumento de las temperaturas, pueden ocurrir catástrofes y desgracias realmente devastadoras. Es momento de poner freno a esto. es

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