Tokio implementa IA para detectar incendios y derrumbes y responder rápidamente ante terremotos
TOKIO: El gobierno metropolitano de Tokio ha lanzado un sistema de inteligencia artificial (IA) que utiliza cámaras de gran altitud para detectar incendios y derrumbes de edificios en tiempo real, con el objetivo de acelerar la respuesta a desastres durante grandes terremotos.
La agencia meteorológica de Japón emitió la semana pasada su primera advertencia sobre un mayor riesgo de un megaterremoto a lo largo de la fosa de Nankai, que se extiende entre el centro y el suroeste de Japón.
El sistema impulsado por IA analiza imágenes de cámaras de alta resolución, dos de ellas instaladas en el edificio del gobierno metropolitano de Tokio, una en un puente cerca de la bahía de Tokio y otra en la parte occidental del área metropolitana, informó la agencia de noticias Kyodo según las autoridades locales y el desarrollador del sistema Hitachi Ltd.
El sistema identifica automáticamente incendios y derrumbes estructurales, proporcionando esta información a las agencias pertinentes como la policía, el departamento de bomberos y las Fuerzas de Autodefensa de Japón para esfuerzos de respuesta más rápidos.
El sistema comenzó a funcionar a gran escala en marzo. A finales del año fiscal (marzo de 2025), se activarán dos cámaras adicionales en Tokyo Skytree, lo que ampliará la cobertura a casi todos los 23 distritos de la capital y partes de la zona oeste.
La IA revisa las imágenes de la cámara para identificar humo o daños estructurales y muestra la información en una pantalla con informes y mapas.
También puede detectar zonas con gran densidad de casas de madera, lo que permite a las autoridades priorizar las zonas con mayor riesgo de sufrir daños graves. Anteriormente, las cámaras se operaban manualmente, lo que dificultaba obtener información precisa inmediatamente después de un desastre.
Un funcionario del gobierno metropolitano de Tokio dijo: “Nuestro objetivo es utilizar tecnología avanzada para evaluar rápidamente el alcance total del daño”.
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