Un proyecto basado en inteligencia artificial [IA] y drones busca mejorar la detección temprana de incendios forestales en Uruguay -un problema que cada año afecta a miles de hectáreas-, reducir costos operativos hasta en un 80% y minimizar el impacto ambiental. La iniciativa fue desarrollada por el ingeniero tecnológico en electrónica y posgraduado en robótica e IA Eduardo de los Santos, en el marco de su formación en la sede de la Universidad Tecnológica (UTEC) ubicada en Rivera.

“El proyecto consiste en utilizar un dron con una autonomía superior a una hora y es capaz de recorrer más de 50 kilómetros sin intervención humana. El dron utiliza IA y replica la observación de una persona, ya que va mirando y evaluando si hay nubes o humo”, explicó, en diálogo con la diaria, Eduardo de los Santos.

El sistema está diseñado para detectar columnas de humo en tiempo real y enviar alertas con coordenadas precisas. “En el momento en el que encuentra humo, detecta que eso puede ser un posible incendio y envía un aviso con las coordenadas de GPS diciendo ‘en tal lugar hay humo, ahí se tiene que revisar’”, detalló.

El proyecto surgió como trabajo final del posgrado en Robótica e Inteligencia Artificial en UTEC Rivera, que combina mecánica, electrónica y automatización y se imparte conjuntamente con la Universidad Federal de Río Grande (Brasil) y la Universidad Nacional de Rafaela (Argentina).

La situación de los incendios en Uruguay

A principios de mayo del año pasado, el gobierno presentó el balance de la temporada 2024-2025 de incendios forestales y de campo, comprendida entre el 1° de noviembre de 2024 y el 30 de abril de 2025. En ese período se registraron 1.554 intervenciones de Bomberos: 1.230 por incendios en campo, 293 en monte y 31 en áreas combinadas. En total, se vieron afectadas 14.237 hectáreas, con mayor impacto en los departamentos de Salto, Artigas y Canelones.

Frente a esta situación, De los Santos advirtió sobre la gravedad de los incendios en la región. “Tanto en Uruguay como en la región, el tema de los incendios forestales es algo bastante grave, tenemos miles de hectáreas quemadas”, sostuvo, y agregó que “el 90% de los incendios son por causas humanas”.

En ese marco, dijo que una “rápida intervención podría bajar casi a la mitad los daños colaterales”.

El sistema podría implementarse inicialmente en zonas de alta exposición, como la costa y escalar hacia áreas forestales en todo el país. También tiene potencial para adaptarse a otros usos. “Se puede usar para pesca ilegal o inundaciones”, señaló.

Entrenamiento del modelo

Para entrenar el modelo, De los Santos utilizó imágenes reales recolectadas durante tres meses. “El sistema de inteligencia artificial se entrena con imágenes reales. Estuve una temporada entera de verano sacando fotografías a distintos incendios forestales que había, como por ejemplo el humo de parrilleros, de quema de pasto (...). La idea era simular lo máximo posible las condiciones reales (...) para que reconozca el humo y pueda diferenciarlo de nubes, niebla o posibles falsos positivos”, señaló.

El dispositivo combina una computadora con IA, cámaras de alta definición y sensores de GPS para calcular la ubicación donde se detectó el humo. “Además tiene una red celular por la cual se envía un mensaje a un teléfono establecido, el cual recibirá el aviso de un posible incendio”, explicó.

Actualmente, el sistema alcanza un nivel de precisión del 80% y continúa en desarrollo en la mejora de la toma de fotografías, resolución, cámaras y el entrenamiento del sistema de IA.

El sistema podría ser utilizado por organismos como Bomberos, el Sistema Nacional de Emergencias o empresas forestales.

Comparación con métodos tradicionales

A diferencia de los métodos tradicionales de detección de incendios, que utilizan cámaras fijas, torres de vigilancia, personas con binoculares, o aviones, el dron permite cubrir mayores áreas con menor costo. “Frente a los métodos tradicionales, el tiempo de detección puede ser el mismo que el de una persona, pero ¿cuál es la ventaja? Que la persona se encuentra en una torre, mientras que el dron se está moviendo”, explicó.

Asimismo, señaló que el sistema tiene características similares a la exploración con avión, ya que puede detectar humo hasta 10 kilómetros en la redonda, pero con menos costos. No obstante, la iniciativa presenta limitaciones en condiciones climáticas adversas, como lluvia, niebla o vientos fuertes, que pueden impedir el vuelo del dron.

El ingeniero subrayó el impacto económico del sistema. “Una hora de avión sale, como muy barato, 200, 250 dólares, mientras que la utilización del sistema te estaría costando 20 o 30 dólares, descontando el costo de comprar el equipo. Supone un ahorro de aproximadamente 200 dólares por hora”, afirmó.

El proyecto no busca reemplazar los sistemas existentes, sino complementarlos. “Este método no viene a suplantar a otro, sino que busca optimizar lo que ya existe”, concluyó.