LUCA Talk: Prediciendo las emergencias del 112 con Inteligencia Artificial

Creemos en las infinitas posibilidades que ofrece la tecnología para el bien social, y es por eso que dedicamos nuestro primer webinar del año 2019 a la predicción de situaciones de emergencia con Inteligencia Artificial, en el que compartiremos el estudio desarrollado gracias al análisis de los datos de llamadas recibidas por 112 de Canarias. El proyecto permite mejorar la gestión de los servicios de emergencias, los recursos humanos y también los tiempos de respuesta en el futuro
En una situación de emergencia, ¿qué crees que sería lo primero que harías? Seguramente pedir ayuda y llamar a los servicios de 112, ¿verdad? Pues gracias a los datos generados a través de esas llamadas, podemos ayudar a minimizar las consecuencias, por ejemplo, de un desastre natural, o incluso salvar vidas.

El análisis de los datos de llamadas recibidas por 112 de Canarias, en combinación con el uso de fuentes abiertas (como climatología, turismo, calendario laboral, algunas características geográficas, etc.), ha permitido a LUCA realizar un estudio con el que se pueden obtener modelos predictivos para poder anticiparse a una situación de emergencia en las Islas Canarias. Con el estudio desarrollado a partir del análisis de estos datos y mediante técnicas de Machine Learning y Deep Learning (Inteligencia Artificial), se puede predecir en un 80% si se va a producir una o más incidencias en las islas Canarias, en un día, una hora y municipio en concreto.

El proyecto permite mejorar la gestión de los servicios de emergencias, los recursos humanos y también los tiempos de respuesta en el futuro. Si no pudiste verlo en directo te dejamos el LUCA Talk completo a continuación, impartido por Santiago Gonzalez Tortosa.

El hecho de predecir, por ejemplo, la población o los turistas para dentro de una semana, comete cierto error. La predicción de emergencias en base a los turistas puede verse influida en error por los datos de los turistas. La única manera de reducir los errores en los valores que predices (antes que la predicción de emergencias) es jugar con rangos de valores (o lógica difusa) en vez de un valor numérico cuantitativo.  Lo mismo podría pasarle a la predicción del tiempo.

Con este análisis seguimos comprobando el gran potencial que estos datos tienen en este tipo de servicios dedicados al bien social. Datos que nos ayuden a mejorar, a ayudar y a prevenir en la medida de lo posible situaciones de emergencia.