Tecnología inteligente: cómo la IA previene incendios forestales en México antes de que ocurran

Instituciones académicas mexicanas como el Instituto Politécnico Nacional, la Universidad Nacional Autónoma de México y el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias han comenzado a implementar sistemas de inteligencia artificial para anticipar riesgos de incendios forestales, aprovechando imágenes satelitales, fotografías terrestres y datos meteorológicos. En conmemoración del Día Mundial de la Prevención de Incendios Forestales del 18 de agosto, estos proyectos demuestran el potencial de la tecnología en la protección de bosques. Un desarrollo destacado surgió en junio de 2026 cuando estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo del IPN presentaron una aplicación web innovadora diseñada para evaluar y categorizar zonas vulnerables antes de que se desate una emergencia en el Parque Nacional El Tepozteco, ubicado en Morelos. A diferencia de herramientas convencionales que detectan fuegos ya activos, este sistema examina características del terreno para localizar sectores que requieren intervención preventiva. El modelo utiliza redes neuronales convolucionales entrenadas para procesar imágenes y autocodificadores que analizan la vegetación, detectan anomalías y clasifican territorios en tres categorías de riesgo: bajo, medio y alto. El análisis visual se complementa con información geográfica verificada mediante metadatos y variables climáticas en tiempo real como temperatura, humedad y velocidad del viento. Este análisis integral genera mapas de riesgo que orientan a autoridades sobre áreas que necesitan limpieza, saneamiento o vigilancia. La iniciativa cobra importancia considerando que el Parque Nacional El Tepozteco abarca más de 23,000 hectáreas. La plataforma permite que residentes locales y visitantes contribuyan cargando fotografías, multiplicando así las fuentes de información sobre riesgos potenciales. Para desarrollar los modelos, los estudiantes compilaron tres bases de datos con miles de imágenes de fuentes públicas, archivos digitales y material de especialistas locales, considerando factores como acumulación de combustible, residuos, deshidratación de plantas y presencia humana.