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 y componentes
Dos módulos, un mismo criterio.
La línea reúne dos módulos experimentales que abordan el mismo dominio desde ángulos distintos: los datos históricos y la documentación técnica.
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.
Qué demuestra
Capacidad de prototipado e integración.
Los módulos experimentales integran datos históricos, variables de riesgo y recuperación documental dentro de un mismo demostrador técnico. Eso acredita capacidad de prototipado e integración, no validación operativa.
Capacidades exploradas en la línea
- 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.
Contextos donde podría transferirse
- Protección civil.
- Emergencias municipales.
- Seguridad industrial.
- Infraestructuras críticas.
- Formación operativa.
- Auditoría documental.
- Análisis de riesgos.
- Planificación preventiva.
Posibilidades derivadas del trabajo realizado, no aplicaciones validadas.
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.
- No demuestra capacidad predictiva suficiente para uso real ni autoriza decisiones automáticas.
- Es un demostrador técnico y metodológico, no una automatización crítica.
Ficha técnica
Resumen de la línea.
| Nombre | SARFIRE |
|---|---|
| Tipo | Línea experimental |
| Madurez | Prototipo funcional |
| Ámbito | Incendios forestales y emergencias |
| 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 |
| Uso no recomendado | Sustitución de mando, alerta oficial o decisión operativa automática |
Piloto metodológico
Sierra de la Culebra — Ferreras de Abajo, 2022
Aplicación concreta de la línea SARFIRE: delimitación del episodio de junio de 2022 y construcción de un corpus documental trazable antes de analizarlo.
El corpus utilizable está preservado y verificado, con dieciséis evidencias aceptadas y cuatro proposiciones sostenidas con reservas. Fase 2 cerrada únicamente sobre el alcance parcial ampliado; la Fase 2 del corpus completo no está cerrada y no hay dictamen.
EXPLORATORY
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