Análisis predictivo
Módulo orientado al análisis predictivo de grandes incendios forestales. Utiliza datos históricos, variables de riesgo y técnicas de machine learning para explorar escenarios de mayor riesgo.
Problema
Información dispersa, tiempo escaso.
En los incendios forestales, las primeras fases de análisis combinan información incompleta, presión temporal y documentación técnica dispersa. Los equipos responsables necesitan interpretar riesgo, contexto territorial, protocolos, recursos disponibles y criterios operativos en poco tiempo.
SARFIRE parte de esa necesidad: convertir información dispersa en inteligencia operativa estructurada.
Solución desarrollada
Dos módulos, un mismo criterio.
Inteligencia documental
Módulo orientado a inteligencia documental sobre protocolos y documentación técnica. Utiliza recuperación aumentada con generación para localizar fragmentos relevantes dentro de documentos operativos.
Arquitectura funcional
Tres capas, del dato al apoyo analítico.
Datos y documentación
Históricos de incendios, variables de riesgo y documentación técnica.
Modelos con validación
Modelos de machine learning, validación temporal y revisión de métricas.
Recuperación contextual
Sistema RAG para recuperar información relevante desde documentos técnicos.
Resultado
Del demostrador al método.
SARFIRE demuestra que es posible construir un sistema aplicado que combine predicción basada en datos, análisis documental y recuperación contextual de protocolos, con explicabilidad básica, trazabilidad de fuentes y prudencia en escenarios críticos.
El valor principal del caso no está en presentar una alerta automática, sino en mostrar una metodología transferible.
Límites del sistema
Límites explícitos, por diseño.
- No es un sistema oficial de emergencia.
- No sustituye procedimientos establecidos.
- No sustituye decisiones de responsables operativos.
- Depende de la calidad, granularidad y actualización de los datos.
- Es un demostrador técnico y metodológico, no una automatización crítica.
Qué demuestra este caso
Capacidades aplicadas.
Las mismas que BenchDataLab aplica en proyectos de consultoría y prototipado.
- Diseño de prototipos de IA aplicada.
- Análisis de datos públicos y documentación técnica.
- Modelos predictivos orientados a escenarios reales.
- Sistemas RAG sobre documentación especializada.
- Evaluación prudente de resultados.
- Comunicación clara de límites y utilidad.
- Transferencia de conocimiento técnico a contextos operativos.
Aplicaciones transferibles
Otros contextos operativos.
- Protección civil.
- Emergencias municipales.
- Seguridad industrial.
- Infraestructuras críticas.
- Formación operativa.
- Auditoría documental.
- Análisis de riesgos.
- Planificación preventiva.
Ficha técnica
Resumen del caso.
| Nombre del caso | SARFIRE |
|---|---|
| Ámbito | Incendios forestales y emergencias |
| Tipo | Prototipo funcional / demostrador aplicado |
| Enfoque | Machine learning + RAG documental |
| Uso principal | Análisis, simulación, formación y apoyo técnico |
| Datos | Históricos de incendios, variables de riesgo y documentación operativa |
| Módulo predictivo | Clasificación de escenarios de riesgo |
| Módulo documental | Recuperación contextual sobre protocolos |
| Nivel de automatización | Apoyo analítico, no decisión automática |
| Estado | Caso de uso experimental desarrollado por BenchDataLab |
| Uso no recomendado | Sustitución de mando, alerta oficial o decisión operativa automática |
Cierre
Una forma de trabajo, no una solución cerrada.
SARFIRE no intenta vender una solución cerrada para emergencias. Su valor está en demostrar una forma de trabajo: partir de un problema real, utilizar datos y documentación técnica, construir un prototipo funcional y exponer sus límites.
Esta es la línea de trabajo de BenchDataLab: IA útil, verificable y segura para contextos donde el criterio sigue siendo imprescindible.