Dentro de la ‘caja mágica’ impulsada por drones para la gestión de emergencias

El Proyecto CLARKE utiliza una “caja mágica” para evaluar los daños causados ​​por tormentas y encontrar personas desaparecidas

Por Jim Magill, editor de artículos de DRONELIFE

Un paquete de software que utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para ayudar a analizar rápidamente imágenes recopiladas por drones para evaluar daños a la propiedad puede parecer cosa de ciencia ficción, pero actualmente lo está implementando un equipo de científicos de la Universidad Texas A&M .

El Proyecto CLARKE (Visión Artificial y Aprendizaje para el Análisis de Carreteras y Edificios Clave) se ha utilizado para evaluar los daños causados ​​por huracanes en Pensilvania y Florida, así como para ayudar en la búsqueda de una mujer que fue reportada como desaparecida en una ruta de senderismo en Japón. El sistema puede tomar imágenes con drones en el lugar de los hechos utilizando herramientas estándar de mapeo topográfico y, en cuestión de minutos, generar ortomosaicos, creando amplias vistas a nivel de barrio y clasificando el nivel de daños en edificios y carreteras.

También puede analizar imágenes para detectar manchas de color u otras indicaciones que podrían llevar a los rescatistas a localizar excursionistas perdidos o víctimas de desastres, un proceso que a los analistas humanos podría llevarles horas o días completar.

Los representantes de las agencias de servicio público que han aprovechado el sistema suelen referirse a CLARKE como “la caja mágica”, según el Dr. Robin Murphy, quien dirige el proyecto. Este apodo inspiró el nombre oficial del sistema. Se le llamó CLARKE, en parte en honor al visionario escritor de ciencia ficción Arthur C. Clarke, quien dijo la famosa frase: “Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia”.

Basándose en las imágenes introducidas en el sistema, CLARKE puede procesar esos datos y producir los resultados del análisis en varios formatos, dijo Murphy.

“Puedes obtener el ortomosaico con todos los polígonos y sus colores que muestran los daños”, dijo. Otro resultado viene en formato de hoja de cálculo, que enumera todos los edificios y carreteras de la imagen, describiendo el nivel de daño sufrido por cada uno.

Los diferentes formatos de salida de datos ayudan al equipo de Texas A&M a satisfacer las necesidades de las diversas agencias de servicio público con las que trabaja. “Uno dice: ‘Solo dame la hoja de cálculo, eso es lo que necesito’. Otro dice: ‘Solo dame las superposiciones'”, dijo Murphy.

A medida que Estados Unidos se acerca a las semanas más activas de la temporada de huracanes de 2025, el equipo de CLARKE ha capacitado a unas 90 personas de 53 agencias de emergencia en varios estados en el uso del sistema de evaluación de daños. El año pasado, varias agencias utilizaron el sistema para evaluar los daños causados ​​por los huracanes Debby y Helene.

Debby tocó tierra en la costa del Golfo de Florida el 5 de agosto de 2024, antes de recorrer los estados de la costa este hasta Quebec, Canadá. Menos de dos meses después, Helene, una tormenta mortal y poderosa, azotó la misma zona de Florida antes de provocar inundaciones devastadoras en gran parte del sureste de Estados Unidos, incluyendo Carolina del Norte, Tennessee y Virginia. Murphy afirmó que el equipo de CLARKE colaboró ​​estrechamente con dos agencias estatales afectadas por estas dos tormentas.

“Formamos parte de Florida UAS 1, que coordina vuelos y operaciones con drones para el estado de Florida. Además, colaboramos con la Agencia de Manejo de Emergencias de Pensilvania”, dijo. “Debbie terminó devastando muchas de sus zonas rurales con inundaciones repentinas, con todo ese clima de tormenta tropical”.

Murphy explicó que las agencias de respuesta a emergencias suelen utilizar el sistema CLARKE para responder a un desastre en dos fases. La primera fase se centra en la respuesta inmediata. “Las primeras 72 horas son solo un ensayo; los drones están ahí y analizan los datos para intentar averiguar qué está sucediendo, de modo que los responsables de la toma de decisiones tácticas puedan obtener la información”, explicó.

Las agencias envían los datos capturados por los drones al equipo del Proyecto CLARKE, que puede proporcionar datos de evaluación de daños casi en tiempo real.

“En lugar de tener que echar un vistazo rápido, pueden verlo en cuestión de minutos. (Por ejemplo), les dice que la mayor parte de este barrio está destruido”, dijo. “O que todo está bien excepto una esquina por aquí. Ah, y por cierto, todas las carreteras están bloqueadas, así que tendrán que enviar gente del norte para ayudar con la respuesta de emergencia”.

En la siguiente fase, el sistema proporciona a los responsables de la toma de decisiones estratégicas la evaluación de daños que necesitan para determinar el alcance de la destrucción, dónde y cuántos recursos a largo plazo se necesitan para la reconstrucción y cómo planificar formas de mitigar los impactos de futuros desastres.

“Quieren que se documenten los recuentos de edificios y los daños a las carreteras, tanto para obtener la documentación estatal y federal para sus reembolsos, como para planificar con anticipación y ver cuántos recursos se necesitan para llegar allí y para que lleguen más rápido”, dijo.

Respuesta ante desastres con drones: búsqueda y rescate 

Además de su trabajo de evaluación de daños después de desastres naturales, el Proyecto CLARKE ha demostrado un gran potencial para ser utilizado como herramienta en esfuerzos de búsqueda y rescate en áreas silvestres.

“Creo que la clave para la búsqueda y el rescate en la naturaleza es encontrar una aguja en un pajar”, ​​dijo Tom Manzini, doctorando en informática e ingeniería, quien ayudó a desarrollar el sistema. “Así que los drones salen, sobrevuelan la zona, recopilan muchísimas imágenes, y luego, al menos hasta hace poco, los humanos han sido quienes han estado observando esas imágenes una vez recopiladas”.

Gracias al aprendizaje automático, el sistema CLARKE puede agilizar el tedioso proceso de analizar imágenes una a una, centrándose en pequeños destellos de color que no encajan con el fondo y que podrían ayudar a identificar una prenda de vestir perteneciente a una persona.

“Así, la computadora puede decir: ‘Oye, hay algo que deberías mirar en esta foto’. Y entonces el humano toma la decisión final sobre si lo que encontró la computadora es realmente importante”, dijo.

A diferencia de las evaluaciones de daños, el uso del Proyecto CLARKE en las labores de búsqueda y rescate en zonas silvestres ha demostrado ser un proyecto en desarrollo. Manzini afirmó que existen numerosos programas similares en el mercado que, al igual que el Proyecto CLARKE, utilizan herramientas de IA para localizar a personas desaparecidas, especialmente en casos de personas arrastradas por las inundaciones.

“Es un problema realmente complejo, algo que la gente ha estado observando durante más de una década”, dijo. “Es difícil, sobre todo si piensas en una inundación donde todo el mundo ha sido arrastrado por el agua, y está sucio, embarrado y no necesariamente vestido con colores llamativos”.

El sistema aún está en modo beta

El sistema CLARKE fue posible gracias a una subvención de la Fundación Nacional de Ciencias, el Instituto de IA para la Toma de Decisiones Sociales.

Manzini afirmó que, si bien el equipo de Texas A&M ha compartido la investigación del Proyecto CLARKE, el sistema aún no está listo para su desarrollo comercial. “Estamos publicando académicamente para asegurarnos de que otros investigadores consideren nuestro sistema”, añadió.

“En cuanto a la operación, este sistema aún se encuentra en fase beta inicial”, dijo. “Si se va a implementar, es en ese tipo de cosas en las que nos gustaría participar para asegurarnos de que el modelo funcione correctamente y de que los datos que genera el sistema sean realmente útiles para las necesidades del personal de respuesta”.

Tanto Murphy como Manzini contaban con una amplia experiencia en el uso de drones para responder a desastres. Murphy, quien ha trabajado en el campo de la respuesta a desastres desde 1995, lideró la primera respuesta con pequeños sistemas aéreos no tripulados al huracán Katrina en 2005. «Mi investigación fundamental se centra en la inteligencia artificial aplicada a la robótica. Por lo tanto, ha sido un placer para mí ver cómo los tipos de IA para la visión artificial han alcanzado la madurez suficiente para ser realmente útiles», afirmó.

Manzini comparó su experiencia con “estar sentado en medio de tres diagramas de Venn”. Su formación académica es en informática con especialización en aprendizaje automático. “Pero además de eso, también tengo experiencia práctica trabajando como técnico en emergencias médicas y como bombero durante casi 12 años”, dijo.

Además, tiene experiencia en aviación, con una licencia de piloto de drones Parte 107 y una licencia de piloto comercial Parte 61. “Me gusta pensar que tengo experiencia en aviación, primera respuesta y en visión artificial y ámbito académico que puedo aportar”.