Google amplía su IA para anticipar desastres naturales

Google está usando inteligencia artificial para predecir inundaciones, seguir incendios y mejorar las alertas ante terremotos y fenómenos meteorológicos extremos. La compañía afirma que su objetivo es que las comunidades tengan información útil antes de que llegue el peligro, no después.

El anuncio reúne una década de trabajo en herramientas de previsión y respuesta ante emergencias. La idea es sencilla: saber dónde puede ocurrir un desastre, con cuánta antelación y qué zonas necesitan prepararse primero.

Inundaciones: hasta siete días de aviso

El sistema Flood Hub ya ofrece previsiones en zonas con riesgo de inundación que cubren a 2.000 millones de personas en más de 150 países. Las previsiones para desbordamientos de ríos pueden llegar con hasta siete días de antelación.

Google también ha desarrollado un modelo para inundaciones repentinas en zonas urbanas, fenómenos que aparecen con mucha rapidez. En estos casos, el sistema puede ofrecer hasta 24 horas de aviso. Para entrenarlo, la compañía creó con Groundsource un conjunto de datos basado en 20 años de informes públicos y publicó tanto esos datos como su marco de trabajo hidrológico.

En la práctica, estas previsiones pueden permitir que los servicios de emergencia evacúen antes, protejan infraestructuras y entreguen ayuda económica a las familias antes de que suba el agua. En Nigeria y Bangladesh, organizaciones como GiveDirectly y el International Rescue Committee ya las han usado para activar este tipo de apoyo anticipado.

Más precisión para huracanes e incendios

Para fenómenos extremos como los ciclones, el modelo WeatherNext 2 genera previsiones horarias para todo el planeta en cuestión de minutos. Calcula variables como la velocidad y dirección del viento, las precipitaciones y la presión atmosférica.

Google asegura que durante la temporada de huracanes de 2025 el modelo predijo con varios días de antelación la trayectoria y la intensidad de ciclones. Durante el huracán Melissa, el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos lo utilizó para anticipar el impacto en Jamaica cinco días antes, lo que permitió a los servicios meteorológicos del país avisar a la población.

En el caso de los incendios forestales, Google emplea imágenes de satélite para seguir sus límites en Search y Maps. Esta cobertura ya alcanza 34 países, incluidos siete nuevos este año.

La compañía también participa en FireSat, una red de satélites desarrollada junto con Earth Fire Alliance y Muon Space. Si se completa la constelación prevista, con más de 50 satélites, podría detectar incendios de apenas 5 por 5 metros en cualquier lugar del mundo y actualizar la información cada 20 minutos. Es una capacidad prevista, no una cobertura ya disponible.

Del pronóstico a la acción

Predecir un desastre no basta si la información no llega a tiempo o no explica qué hacer. Por eso Google combina sus modelos climáticos y geoespaciales en la colección Google Earth AI, que permite analizar imágenes, población y condiciones ambientales para responder preguntas más complejas.

Por ejemplo, una organización podría estimar dónde tocará tierra un huracán, qué comunidades son más vulnerables y qué medidas deberían tomar. La compañía también usa imágenes aéreas y satelitales para estudiar la reflectividad de los edificios, un dato que puede ayudar a las ciudades a decidir dónde instalar tejados frescos para reducir el calor en superficie.

Para el público general, estas herramientas aparecen en productos que ya utiliza:

• Las alertas SOS de Search y Maps reúnen información de autoridades y medios fiables.
• Public Alerts distribuye avisos oficiales en colaboración con entidades de más de 90 países.
• Las alertas de calor extremo ofrecen advertencias y recomendaciones en más de 100 países.
• El sistema de alertas sísmicas de Android puede avisar antes de que las vibraciones alcancen al usuario.
• Google Maps muestra datos actualizados sobre calidad del aire en más de 30 países.

El año pasado, Google ayudó a conectar a las personas con información sobre crisis más de 10 millones de veces al día, en promedio. La cifra muestra el alcance potencial de estas herramientas, aunque su utilidad depende de que los datos sean precisos, las autoridades actúen y las comunidades puedan recibir la ayuda necesaria.

La siguiente etapa no consiste solo en generar mejores predicciones. Consiste en convertirlas en decisiones concretas: evacuar, proteger una vivienda, enviar dinero o cerrar una zona antes de que el peligro sea evidente. La IA puede ampliar el margen de reacción, pero la preparación y la respuesta local siguen siendo las que determinan cuánto daño se evita.