Científicos mexicanos usan IA para predecir incendios forestales en el Parque Nacional El Tepozteco

Proyectos del IPN, UNAM e INIFAP utilizan inteligencia artificial para predecir incendios forestales, analizando imágenes satelitales, vegetación y variables climáticas para anticipar zonas de riesgo en tiempo real.

La inteligencia artificial comienza a sumarse a las herramientas utilizadas para prevenir y detectar incendios forestales en México. Proyectos desarrollados por el Instituto Politécnico Nacional (IPN), la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) muestran aplicaciones que van desde la identificación de zonas de riesgo hasta la detección casi instantánea de columnas de humo.

IPN: IA para identificar zonas de riesgo

En junio de 2026, estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del IPN presentaron un prototipo de aplicación web que utiliza inteligencia artificial para clasificar zonas con riesgo de incendio en el Parque Nacional El Tepozteco. El proyecto emplea redes neuronales convolucionales para procesar imágenes y evalúa variables climáticas en tiempo real, como temperatura y humedad, para generar un mapa de riesgo que sirve a las autoridades para tomar acciones preventivas. El sistema, que abarca más de 23,000 hectáreas, también permite que los habitantes carguen fotografías para ampliar la información disponible.

UNAM: detectar columnas de humo en 10 minutos

En la UNAM, en colaboración con la Conafor, se trabaja en un sistema basado en IA para detectar columnas de humo producidas por incendios forestales prácticamente en tiempo real. El sistema procesa imágenes satelitales cada 10 minutos a escala nacional. Utilizando datos del Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra (LANOT) y satélites meteorológicos GOES-R, el sistema emplea redes neuronales para reconocer columnas de humo, reduciendo significativamente el tiempo de respuesta ante el fuego.

El reto: de reaccionar a anticipar

La IA no sustituye el trabajo de las brigadas forestales, sino que mejora la capacidad de procesar grandes cantidades de información. El objetivo es pasar de sistemas que reaccionan a modelos que anticipan, utilizando fotografías, estaciones meteorológicas, drones, satélites y algoritmos en una misma cadena de prevención. Con más de 122 millones de hectáreas de superficie forestal y donde más del 90% de los incendios son causados por el ser humano, esta tecnología podría marcar la diferencia entre un incendio controlable y una catástrofe.

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