Una imagen de Clarke, que puede evaluar el daño en 2,000 casas en siete minutos. Crédito: Texas A&M University College of Engineering
Una herramienta desarrollada en la Universidad de Texas A&M está configurada para transformar cómo los respondedores de emergencia evalúan el daño tras los desastres. La tecnología, conocida como Clarke (visión por computadora y aprendizaje para el análisis de carreteras y edificios clave), utiliza inteligencia artificial e imágenes de drones para evaluar daños en edificios, carreteras y otras infraestructuras en cuestión de minutos.
Clarke fue creado por un equipo de investigadores dirigido por Tom Manzini, un Ph.D. Candidato en informática e ingeniería, y el Dr. Robin Murphy, pionero en el campo de la robótica de rescate.
“Este es el primer sistema de IA que puede clasificar el daño de la construcción y la carretera a partir de imágenes de drones a esta escala y velocidad”, dijo Murphy. “Estamos hablando de evaluar un vecindario de 2.000 hogares en solo siete minutos. Ese tipo de velocidad puede salvar vidas y recursos”.
El sistema ya ha demostrado su valor durante la temporada de huracanes 2024, cuando se desplegó en Florida y Pensilvania después de los huracanes Debby y Helene.
La magia del aprendizaje automático
El nombre Clarke es un guiño al escritor de ciencia ficción Arthur C. Clarke: “Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia”. Según Murphy, el nombre fue inspirado en pilotos de drones que trabajan con el sistema que comenzó a llamar a sus capacidades de aprendizaje automático “magia”.
Pero no hay nada místico en la ciencia detrás de esto. Clarke utiliza visión por computadora de vanguardia y algoritmos de aprendizaje automático para analizar imágenes de drones, evaluaciones de daños por superposición en mapas y generar hojas de cálculo que enumeran la dirección y el nivel de daño de cada estructura. Para las carreteras, incluso incluye un planificador de ruta al estilo de Google Maps que ayuda a los respondedores a evitar carreteras intransitables.
Clarke fue entrenado en imágenes de drones de más de 21,000 casas en 10 desastres principales. Crédito: Texas A&M University College of Engineering
“Clarke no solo te dice lo que está dañado, te dice cómo evitar ese daño”, dijo Murphy. “Eso es crítico cuando cada segundo cuenta”.
En las áreas rurales o difíciles de alcanzar, las evaluaciones de daños tradicionales pueden llevar días, retrasar la ayuda y complicar la logística. Con Clarke, los funcionarios podrían lanzar drones y recibir un informe integral de daños en cuestión de minutos, acelerando drásticamente los tiempos de respuesta.
“Los condados rurales a menudo han perdido conectividad inalámbrica, por lo que no pueden enviar imágenes a agencias estatales y federales para su inspección manual”, dijo Murphy. “Clarke les permite tomar medidas inmediatas”.
El sistema fue entrenado en imágenes de drones de más de 21,000 casas en 10 desastres principales, incluidos los huracanes Harvey e Ian. Este extenso conjunto de datos permite a Clarke reconocer una amplia gama de patrones de daño, lo que lo hace adaptable a diferentes tipos de desastres, incluidos huracanes, inundaciones e incendios forestales.
Entrenando las líneas del frente
Si bien la tecnología en sí es innovadora, su éxito depende de las personas que la usan. El mes pasado, más de 60 respondedores de emergencia de 38 agencias y ocho compañías privadas se reunieron en Tallahassee, Florida, para una sesión de capacitación de concientización de dos horas sobre Clarke.
Se esperaba que el evento, organizado por la Florida State University, atrajera de 15 a 20 participantes, pero terminó con casi 100 registros, destacando el creciente interés en las herramientas de desastre impulsadas por la IA.
David Merrick, Director del Programa del Programa de Gestión de Emergencias y Seguridad Nacional en la Florida State University y el líder de la Fuerza de Tarea para sistemas aéreos no tripulados para el Estado de Florida, elogió las capacidades del sistema.
“Este es un cambio de juego para los condados rurales: pueden volar drones y luego comprender inmediatamente el alcance del daño en su área en lugar de los días de espera para la información de otras fuentes”, dijo Merrick. “Ayudará a que la evaluación de daños sea más eficiente y efectiva”.
El desarrollo de Clarke comenzó en 2022, y sus creadores continúan refinando el sistema en función de la retroalimentación del mundo real. Después de su despliegue en 2024, el equipo de Texas A&M participó en un ejercicio de mesa organizado por el Instituto de AI para la toma de decisiones sociales en la Oficina de Gestión de Emergencias de Florida en abril de 2025 para recoger los aportes de los respondedores. Esa sesión no solo generó sugerencias valiosas, sino que también provocó una demanda de capacitación formal, lo que condujo al evento de junio en Florida.
Murphy ve un futuro brillante para Clarke, tanto como una herramienta práctica como como una plataforma para futuras investigaciones.
“No hemos terminado”, dijo. “Ya hemos descubierto las principales brechas fundamentales en el aprendizaje automático para este tipo de imágenes, que también son similares a los problemas en las imágenes médicas”.
Proporcionado por la Universidad de Texas A&M
Cita: la herramienta AI transforma las imágenes de drones en mapas de área de desastre instantáneo para respondedores (2025, 31 de julio) Recuperado el 31 de julio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-07-ai-tool-drone-images-instant.html
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