PANORAMA ACTUAL DEL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN DESASTRES NATURALES, UNA REVISIÓN DE LA LITERATURA

Resumen

Los desastres naturales han aumentado en los últimos años provocados por el cambio climático, generando un número significativo de damnificados y una creciente necesidad de contar con sistemas eficientes de monitoreo y clasificación. Este estudio presenta una revisión panorámica de las principales tecnologías de inteligencia artificial (IA) y el monitoreo automático aplicadas a la fase de conocimiento del riesgo en la gestión de desastres. Se describen los principales tipos de desastres naturales tales como inundaciones, incendios forestales, terremotos, deslizamiento de tierra, ciclones tropicales, sequía, huracanes, tsunamis, deforestación y avalanchas de nieve. Así como las herramientas tecnológicas, algoritmos de IA, empleadas para su análisis, entre ellas: (Synthetic Aperture Radar), GIS (Sistemas de Información Geográfica), visión computacional, sistemas de soporte a la decisión (DSS) y LiDAR. Además, se identificaron los modelos de IA más utilizados en la investigación como máquinas de soporte vectorial (SVM), bosques aleatorios (RF), redes neuronales LSTM y árboles de decisión (DT). Comprender los tipos de desastres y las tecnologías aplicadas a su predicción y detección permitirá identificar nuevos nichos de investigación. Asimismo, conocer los modelos y tecnologías en la literatura científica orienta el desarrollo de sistemas inteligentes de gestión del riesgo y mejora la efectividad en la construcción de equipos de respuesta ante emergencias.