IA contra incendios forestales: tecnología para anticipar el riesgo

La inteligencia artificial comienza a sumarse a las herramientas utilizadas para prevenir y detectar incendios forestales en México. Fotografías, variables climáticas e imágenes satelitales pueden alimentar modelos capaces de identificar zonas de riesgo o reconocer columnas de humo cuando el fuego ya comenzó.

En el marco del Día Mundial de la Prevención de Incendios Forestales, conmemorado el 18 de agosto, proyectos desarrollados por instituciones como el Instituto Politécnico Nacional (IPN), la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) muestran algunas de las aplicaciones que esta tecnología comienza a tener en el manejo de los bosques.

En junio de 2026, estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del IPN presentaron un prototipo de aplicación web basado en inteligencia artificial para identificar y clasificar zonas con riesgo de incendios antes de que ocurra una emergencia en el Parque Nacional El Tepozteco, Morelos.

A diferencia de sistemas enfocados en localizar incendios que ya están activos, este desarrollo analiza las condiciones del terreno para identificar áreas que podrían requerir atención preventiva.

IA para identificar zonas de riesgo antes de un incendio

El proyecto del IPN utiliza modelos de inteligencia artificial desarrollados desde cero, entre ellos redes neuronales convolucionales capaces de procesar imágenes y un autocodificador con el que se evalúa la vegetación, se identifican anomalías y se clasifican las zonas en tres niveles: riesgo bajo, medio o alto.

Pero las fotografías representan solamente una parte de la información, ya que el sistema verifica mediante metadatos geográficos que las imágenes correspondan a El Tepozteco y posteriormente complementa el análisis visual con variables climáticas en tiempo real, entre ellas temperatura, humedad y velocidad del viento.

Con esta información genera un mapa de riesgo que puede servir a las autoridades para determinar qué áreas necesitan atención prioritaria y emprender acciones como limpieza, saneamiento o vigilancia antes de que se origine un incendio.

El desarrollo adquiere relevancia por las dimensiones del territorio que pretende vigilar: el Parque Nacional El Tepozteco abarca más de 23,000 hectáreas.

Además, la plataforma fue concebida para que habitantes de comunidades cercanas y visitantes puedan tomar fotografías y cargarlas al sistema, ampliando así los puntos desde los cuales puede obtenerse información sobre posibles zonas de riesgo.

Para entrenar los modelos, los estudiantes construyeron tres bancos de datos integrados por miles de fotografías procedentes de plataformas públicas, recursos digitales y material proporcionado por especialistas de la región.

Entre los factores considerados para determinar la probabilidad de un incendio están la acumulación de material combustible, residuos, sequedad de la vegetación y actividad humana.

UNAM desarrolla IA para detectar columnas de humo

La inteligencia artificial también puede intervenir una vez iniciado un incendio, con el objetivo de reducir el tiempo necesario para detectarlo.

En la UNAM se trabaja en un sistema basado en IA capaz de identificar prácticamente en tiempo real las plumas o columnas de humo producidas por incendios forestales. El proyecto es una colaboración del Instituto de Geografía de la Universidad y la Comisión Nacional Forestal (Conafor).

La propuesta busca realizar una detección de humo cada 10 minutos a escala nacional, además de determinar su ubicación.

Para conseguirlo se utilizan datos e imágenes satelitales procesadas en el Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra (LANOT), particularmente información procedente de satélites meteorológicos geoestacionarios GOES-R.

Estos instrumentos pueden generar imágenes cada cinco minutos para América del Norte y cada 10 minutos para el planeta completo, aunque presentan limitaciones por su resolución espacial y porque el monitoreo de las columnas de humo mediante las bandas utilizadas en el proyecto solamente puede realizarse durante el día.

El sistema recurre al aprendizaje automático y a redes neuronales convolucionales para reconocer características presentes en las imágenes y avanzar hacia la identificación automatizada del humo.

La velocidad de detección puede convertirse en un elemento fundamental para responder a un incendio durante sus primeras etapas, particularmente en un país donde el factor humano tiene un peso considerable: de acuerdo con especialistas de la UNAM, más de 90% de los incendios forestales en México son antropogénicos, es decir, están relacionados con actividades humanas.

La IA también entra al manejo de los bosques

El uso de esta tecnología no se limita a anticipar o detectar incendios. El INIFAP identifica a la inteligencia artificial como una herramienta que comienza a utilizarse en distintas áreas del manejo forestal, desde monitoreo y detección de incendios hasta predicción del crecimiento de los bosques, prevención de plagas y enfermedades, optimización de aprovechamientos y detección temprana de erosión.

La lógica consiste en transformar información del territorio en datos capaces de alimentar algoritmos que ayuden a tomar decisiones.

Variables relacionadas con suelo, clima y precipitación pueden combinarse con información obtenida durante el manejo de los bosques, mientras herramientas como los drones permiten recopilar datos y realizar inventarios de manera más rápida.

El potencial de estas tecnologías cobra dimensión frente a la extensión forestal del país. Datos del Inventario Nacional Forestal y de Suelos citados por el INIFAP señalan que México cuenta con aproximadamente 122 millones de hectáreas de superficie forestal, incluidas zonas áridas y semiáridas, de las cuales alrededor de 65 millones de hectáreas corresponden a bosques y selvas donde se realiza manejo forestal sustentable.

De reaccionar al fuego a anticipar zonas de riesgo

Los incendios forestales continúan representando un desafío para México. El reporte semanal más reciente de la Conafor disponible al 6 de agosto de 2026 mantiene el seguimiento nacional de los siniestros registrados durante el año.

Frente a este escenario, la inteligencia artificial no sustituye las tareas tradicionales de prevención, vigilancia ni el trabajo de las brigadas forestales. Su principal aportación está en otra parte: procesar grandes cantidades de información y encontrar señales de riesgo con mayor rapidez.

El cambio tecnológico abre así una nueva posibilidad para el manejo del fuego: pasar de sistemas que reaccionan principalmente cuando aparece un incendio a modelos capaces de analizar previamente la vegetación, las condiciones meteorológicas y el territorio para determinar dónde podría surgir el peligro.

Fotografías tomadas por ciudadanos, estaciones meteorológicas, drones, satélites y algoritmos pueden formar parte de una misma cadena de prevención.

La apuesta es que, mientras más temprano pueda identificarse el riesgo, mayor sea también el margen de actuación para las autoridades y las comunidades.

Porque frente a un incendio forestal, unos minutos pueden marcar la diferencia; pero identificar el peligro antes de que aparezca la primera llama podría cambiar por completo la manera de enfrentarlo