Una herramienta con IA detecta desastres locales a partir de noticias en Internet

Inundaciones, cortes de carreteras o incidentes industriales pasan desapercibidos en los registros oficiales, pese a su impacto acumulado. Una nueva herramienta basada en inteligencia artificial permite detectarlos a partir de noticias publicadas en Internet y convertir esa información en datos útiles para la prevención.

El sistema combina técnicas de rastreo web y modelos de lenguaje como ChatGPT para extraer datos clave como la localización, la fecha o las infraestructuras afectadas. De este modo, logra identificar eventos de pequeña escala que habitualmente quedan fuera de las grandes bases de datos internacionales.

"Cada día, cientos de noticias describen cómo una inundación cortó una carretera, aisló un municipio, etc. Esa información existe, pero está dispersa y desordenada", explica el investigador principal del estudio Fernando María de Villar Rosety. "Nuestro trabajo usa modelos de lenguaje para leerla sistemáticamente y convertirla en datos estructurados", añade.

La herramienta permite encontrar patrones repetidos que pueden señalar problemas estructurales. "No se trata sólo de recopilar datos, sino de analizarlos y detectar patrones de vulnerabilidad que pasan desapercibidos", señala la investigadora Leire Labaka. "Ver, por ejemplo, que la carretera A-92 aparece repetidamente en las noticias tras cada tormenta nos permite identificar que es una infraestructura que está fallando sistemáticamente".

En una prueba realizada con inundaciones en Granada, el sistema analizó 21 noticias locales y logró identificar impactos como carreteras afectadas, con una precisión del 76% en la extracción de información relevante.

Fernando María de Villar Rosety, Leire Labaka y Josune Hernantes, participantes en el proyecto. Fuente: Europa Press.

 

Actualmente, bases de datos globales como Emergency Events Database (EM-DAT) recogen principalmente desastres de gran magnitud, dejando fuera numerosos episodios locales. Esta nueva herramienta busca cubrir ese vacío y ofrecer una visión más completa.

"La inteligencia artificial nos permite transformar miles de noticias en datos estructurados. Así podemos detectar vulnerabilidades y prevenir fallos en nuestras infraestructuras", asegura el investigador Josune Hernantes.

Vecinos del municipio granadino de Villanueva Mesía tras la grave inundación sufrida por el desbordamiento del río Genil. Fuente: Europa Press.

 

El desarrollo ha contado con la participación de investigadores del Instituto BIOMA y de la Escuela de Ingeniería Tecnun de la Universidad de Navarra, y ha sido publicado en la revista Journal of Data Science and Analytics.

Según sus autores, este tipo de sistemas puede contribuir a mejorar la planificación urbana y la respuesta ante fenómenos extremos, facilitando la construcción de "ciudades más resilientes" frente a desastres naturales.