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Fuente: Radio Infinita En una reciente entrevista con Radio Infinita, Cristian Olivares, investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Alberto Hurtado, abordó el impacto de los seres humanos […]
Fuente: Radio Infinita
En una reciente entrevista con Radio Infinita, Cristian Olivares, investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Alberto Hurtado, abordó el impacto de los seres humanos en los incendios forestales, destacando que “probablemente casi la totalidad de los incendios forestales tienen que ver con esta razón, con el impacto de los seres humanos, ya sea por intención o por delito”. Además, agregó que “la tecnología es muy importante para la prevención y gestión de estos desastres, permitiendo una reacción más eficiente en su combate”.
Durante la conversación, el investigador explicó que existen diversas tecnologías en distintas fases de desarrollo para abordar los incendios forestales en sus tres etapas clave: prevención, combate y recuperación. “La tecnología tiene distintos niveles de madurez”, mencionó, refiriéndose al Botón Rojo de CONAF como una herramienta consolidada para identificar áreas de alto riesgo. Asimismo, destacó que en el mundo académico se está desarrollando una amplia gama de innovaciones que esperan ser implementadas próximamente.
Uno de los principales desafíos, según Olivares, radica en la necesidad de generar conciencia en la población sobre la prevención de incendios. “Hemos desarrollado una aplicación que está siendo incorporada por CONAF”, explicó. Estas herramientas buscan modificar la cultura de las comunidades y mejorar su capacidad de resiliencia. En este sentido, mencionó que dichas aplicaciones han sido probadas en Valdivia y Paillaco con resultados positivos y están en proceso de transferencia a CONAF.
Finalmente, destacó el papel crucial que puede jugar la inteligencia artificial en la detección y predicción temprana de incendios. “Nos falta incorporar IA a nivel productivo y en modelos predictivos”, señaló, enfatizando que es fundamental incluir variables sociales en estos modelos para mejorar su precisión.
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