Peio Oria, responsable del Departamento de Reducción del Riesgo de Desastres de Tesicnor: “El apoyo del CDTI Innovación nos permite realizar un proyecto puntero para mejorar la prevención y gestión ante incendios forestales”
Predecir con precisión cuándo, dónde y cómo puede estallar un incendio forestal podría convertirse pronto en una realidad gracias a la inteligencia artificial, los datos satelitales y los modelos meteorológicos de alta resolución. La empresa navarra Tesicnor está desarrollando Alert Fire, una solución tecnológica que aspira a revolucionar los sistemas de alerta locales y reforzar la prevención ante el avance de los grandes incendios, cada vez más frecuentes e intensos
Constituida en Pamplona en 2002, Tesicnor está especializada en ingeniería, formación y servicios tecnológicos, con un marcado enfoque en la prevención, la seguridad industrial y ciudadana. La compañía, que cuenta con una plantilla de 130 empleados —con 35 de ellos participando en el área de I+D+i—, ha convertido la innovación en uno de sus pilares estratégicos.
En colaboración con instituciones académicas y otras empresas, impulsa proyectos de investigación orientados al desarrollo de tecnologías avanzadas para la prevención de riesgos naturales, como incendios e inundaciones. Su enfoque combina ciencia de datos, teledetección y aprendizaje automático para ofrecer información crítica en tiempo real a administraciones y empresas con infraestructuras ubicadas en zonas de riesgo.
La predicción de incendios forestales: hacia una anticipación precisa
El proyecto Alert Fire, apoyado por el CDTI Innovación a través de una ayuda parcialmente reembolsable cofinanciada con fondos FEDER, consiste en un sistema basado en interfaces dinámicas, teledetección e inteligencia artificial diseñado para predecir el riesgo de incendios forestales con un alto nivel de precisión.
“La idea surgió como respuesta a la creciente necesidad de ofrecer a responsables municipales, empresas con infraestructuras en campo y gestores de emergencias información precisa y permanentemente actualizada sobre el riesgo de incendios, con datos de alta resolución espacial y temporal obtenidos mediante herramientas de teledetección terrestre y satelital, además de modelos numéricos de predicción meteorológica”, explica Peio Oria, responsable del Departamento de Reducción del Riesgo de Desastres de Tesicnor.
Estos desarrollos están testándose en instalaciones de campo de Acciona Energía, cliente de la empresa. Según Oria, “la motivación del proyecto es ofrecer productos que aporten información crítica frente al incremento de riesgos climáticos como los grandes incendios forestales. Con ello, se pretende también orientar la estrategia comercial hacia nuevos clientes potenciales, tanto del sector de las energías renovables como de cualquier otro con activos vulnerables en campo”.
Un enfoque disruptivo para anticiparse al fuego
En cuanto al valor diferencial de Alert Fire, Oria señala que “se desmarca de los sistemas tradicionales, que suelen basarse en datos meteorológicos con una resolución media —entre 5 y 10 kilómetros—. Alert Fire, en cambio, incorpora información sobre usos del suelo, vegetación y combustibilidad a la resolución más alta que permiten actualmente las herramientas de teledetección”.
Foto de dron de vegetación circundante a un parque eólico, susceptible de propagar un incendio forestal
“Estamos empleando variables meteorológicas de alta resolución —entre 500 metros y 1 kilómetro— y técnicas de aprendizaje automático para realizar estimaciones lo más precisas posible”, añade.
Además, uno de los parámetros clave en la predicción de incendios, como la humedad del combustible, ha sido mejorado mediante técnicas avanzadas capaces de adaptarse a diferentes tipos de vegetación.
Más integración de datos, más precisión
El modelo desarrollado por Tesicnor integra múltiples fuentes de datos para ofrecer predicciones más exactas del riesgo de incendio. “El sistema utiliza datos LiDAR, meteorológicos y orográficos que permiten caracterizar con detalle el terreno y el tipo de vegetación”, explica Oria.
“Los índices espectrales procedentes de la flota de satélites Sentinel, en las bandas del infrarrojo y visible, nos ayudan a determinar la humedad del combustible vivo, un elemento esencial para estimar el riesgo final”.
En cuanto a los datos meteorológicos, “se calculan a alta resolución gracias a la red de estaciones meteorológicas automáticas, que supera las 200, lo que permite realizar estimaciones de precipitación con gran detalle espacial”.
Además, el proyecto emplea “técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como redes neuronales profundas, para estimar el comportamiento del viento, un factor crucial en la propagación de los incendios”, subraya.
IA para la prevención
La inteligencia artificial desempeña un papel esencial en el desarrollo de Alert Fire, al mejorar la precisión de las predicciones y adaptarlas a condiciones cambiantes. A través de técnicas de aprendizaje profundo y modelos de interpretación de patrones en imágenes, el sistema aprende y se adapta para ofrecer estimaciones más precisas y personalizadas.
Este enfoque no solo mejora la capacidad predictiva en Navarra, sino que tiene potencial para adaptarse a otros entornos naturales del mundo. “Uno de los objetivos clave es contar con una solución validada que pueda exportarse a otros territorios. Ya hemos realizado algunas adaptaciones del código en función de las capas disponibles en las infraestructuras de datos espaciales de distintas comunidades autónomas”, señala Oria. “Aunque todavía persisten algunos desafíos, nuestra meta es extender el uso de la herramienta a otras regiones”.
Colaboración académica y sinergias tecnológicas
El trabajo conjunto con la Universidad Pública de Navarra ha sido fundamental para el desarrollo del proyecto. “El grupo Therrae, especializado en teledetección, ha aportado una gran experiencia en el uso de datos LiDAR y satelitales, así como en la aplicación de modelos que emplean información geoespacial para determinar variables relacionadas con la vegetación o el uso del suelo”.
Mapa de vegetación de Navarra basado en datos de teledetección
Además, Tesicnor colabora activamente con el Máster Universitario en GIS y Teledetección que dirige este grupo. “Establecer este tipo de alianzas permite también orientar a los estudiantes de cara a su futura incorporación al mercado laboral”, añade Oria.
En paralelo, el proyecto se beneficia de sinergias con la plataforma de alerta de inundaciones previamente desarrollada por la empresa. “El software de gestión ante inundaciones ha migrado a una plataforma multirriesgo, donde es posible visualizar y programar avisos ante distintos fenómenos naturales como el estrés térmico o las tormentas eléctricas. Las capas de información de Alert Fire se integrarán en este geovisor y podrán ser consultadas por diferentes tipos de usuarios”.
Mirando al futuro
Alert Fire supone un avance significativo en la gestión de riesgos frente a la nueva dimensión que están adquiriendo los mega incendios, especialmente en el área mediterránea. “Una estrategia de prevención eficaz puede suponer un importante ahorro económico, además de una mejor protección de poblaciones, ecosistemas y actividades desarrolladas en el medio natural”, destaca Oria.
Contar con más información —y más precisa— sobre el comportamiento del riesgo de incendio permitirá a municipios y empresas planificar actuaciones preventivas más eficaces. “Integrar la información generada por Alert Fire en una gestión preventiva inteligente es uno de los grandes objetivos —y también uno de los mayores desafíos— del proyecto”.
A medio plazo, esta solución podría escalar a otros países y adaptarse a diferentes contextos y necesidades, contribuyendo a la protección del territorio y a la reducción de riesgos climáticos. “Ante el claro aumento de situaciones de riesgo que pueden derivar en eventos extremos, será cada vez más necesaria una coordinación y personalización de la información relevante para proteger vidas y bienes”, concluye.
Con Alert Fire y otras soluciones tecnológicas basadas en inteligencia artificial, Tesicnor busca liderar la transformación en la prevención de desastres, ofreciendo a administraciones y empresas herramientas para proteger el territorio y garantizar la seguridad de las personas.
CDTI Innovación
El Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación, CDTI E.P.E. es una empresa pública dependiente del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, cuyo objetivo es la promoción de la innovación tecnológica en el ámbito empresarial. La misión del CDTI es conseguir que el tejido empresarial español genere y transforme el conocimiento científico-técnico en crecimiento globalmente competitivo, sostenible e inclusivo. En 2024, en el marco de un nuevo plan estratégico, el CDTI proporcionó más de 2.300 millones de euros de apoyo a empresas y startups españolas.
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