• martes, 31 de marzo de 2026
  • Actualizado 20:16
 
 

SOCIEDAD

La nueva IA de la Universidad de Navarra que 'lee' noticias para predecir desastres naturales

Investigadores del Instituto BIOMA crean un sistema basado en ChatGPT que detecta inundaciones y accidentes locales que pasan desapercibidos para las grandes bases de datos mundiales.

Fernando María de Villar Rosety, Leire Labaka y Josune Hernantes. UNIVERSIDAD DE NAVARRA
Fernando María de Villar Rosety, Leire Labaka y Josune Hernantes. UNIVERSIDAD DE NAVARRA

¿Puede la Inteligencia Artificial ayudar a salvar una carretera o un pueblo antes de que ocurra una catástrofe? Un equipo de investigadores del Instituto BIOMA de la Universidad de Navarra ha demostrado que sí. Han participado en la creación de una herramienta pionera que utiliza la IA para rastrear noticias en Internet y detectar desastres locales que, habitualmente, quedan fuera de las estadísticas oficiales.

El problema actual es que las grandes bases de datos internacionales, como la EM-DAT, solo registran eventos de magnitud extrema. Sin embargo, miles de inundaciones menores, deslizamientos de tierra o incidentes industriales "quedan fuera de estas estadísticas, pese a que su impacto acumulado puede ser crucial para las comunidades locales", explica Fernando María de Villar Rosety, investigador principal del estudio.

El sistema funciona de una manera revolucionaria: combina técnicas de rastreo web con modelos de lenguaje de última generación, como ChatGPT, para analizar automáticamente miles de noticias diarias. La herramienta es capaz de extraer datos estructurados como la localización exacta, la fecha y las infraestructuras que han fallado."Esa información existe en las noticias, pero está dispersa y desordenada", señala De Villar Rosety. Esta IA actúa como un puente entre lo que cuentan los periodistas a pie de calle y lo que necesitan los gestores de emergencias para tomar decisiones rápidas y eficaces.

Éxito en las pruebas reales

Los investigadores Leire Labaka, Josune Hernantes y Fernando María de Villar Rosety probaron la herramienta con un caso real de inundaciones en Granada. Con solo 21 noticias locales, el sistema logró identificar carreteras afectadas con una precisión del 76%.

Gracias a este análisis, la IA permitió detectar patrones de vulnerabilidad que suelen pasar desapercibidos. Por ejemplo, si una carretera concreta aparece repetidamente en las noticias tras cada tormenta, el sistema la identifica como una infraestructura que falla sistemáticamente y que requiere medidas de prevención urgentes.

Para los autores, este avance es un paso clave para construir ciudades más seguras y resilientes, transformando el flujo constante de información de Internet en una herramienta de protección para la sociedad.

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