Sistema de IA para detectar incendios propone su escalamiento a nivel nacional a CONAF
El Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) presentó a las jefaturas regionales de CONAF los resultados del sistema fAIrefighter, que ya ha detectado 71 focos de incendio en la actual temporada, con el objetivo de avanzar hacia una coordinación nacional.
Actualización automatizada basada en fuente oficial
Qué pasó
El 29 de octubre, el equipo del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) se reunió con las jefaturas de operaciones de incendios forestales de las 12 regiones de CONAF para presentar los resultados del sistema de detección temprana fAIrefighter y proponer una coordinación para su implementación a nivel nacional [3, 4]. La reunión se produjo días después de que el Gobierno presentara el Plan de Protección contra Incendios Forestales 2026-2027, que centra su estrategia en la prevención y la detección temprana [5, 6].
fAIrefighter es un sistema desarrollado por CENIA en colaboración con CONAF [7]. Actualmente, opera con 42 estaciones y 106 cámaras en seis regiones, entre O’Higgins y Magallanes, vigilando cerca de 15.000 km² [8, 9]. Desde el inicio de la temporada de incendios 2026-2027, el 1 de septiembre, el sistema ha detectado 71 focos que fueron confirmados como incendios por CONAF [1]. Las alertas son enviadas a las centrales de la corporación en menos de un minuto para su validación y despacho de equipos [2, 11, 12].
El sistema utiliza cámaras que recorren el horizonte de forma continua [10]. A diferencia de otros sistemas, la inteligencia artificial procesa las imágenes en un pequeño computador en la misma torre, por lo que no requiere transmitir video de forma continua. Cuando el modelo reconoce una columna de humo, envía una alerta con la imagen, hora y ubicación, lo que le permite operar con conectividad limitada (móvil o satelital) y, donde no hay red eléctrica, con paneles solares [28, 29, 30, 31, 32]. El sistema se instala en torres de vigilancia o telecomunicaciones ya existentes [41].
El proyecto, que en abril de 2023 era una idea en busca de apoyo, obtuvo financiamiento de la ANID en 2024 (FONDEF ID24I10398 y PINC230011) [21, 24, 26, 45]. Para superar la falta de datos locales, uno de los obstáculos iniciales, el equipo creó un conjunto de datos con más de 75.000 imágenes de paisajes chilenos para entrenar su modelo, logrando una mejora del 10% en la capacidad de detección [23, 33, 36]. Hoy, la red ha capturado más de 2,2 millones de imágenes en terreno, que se utilizan para reentrenar y ajustar el modelo, y cuyas mejoras se despliegan de forma remota en todas las torres [38, 39, 40].
Por qué importa
Tecnología: El sistema aplica el concepto de 'edge computing', donde el procesamiento de datos por inteligencia artificial se realiza localmente en la torre de vigilancia. Esto resuelve el problema de la baja conectividad en zonas rurales y permite una operación autónoma con bajo consumo energético, superando barreras técnicas para el despliegue de tecnología avanzada en el territorio.
Estado: La propuesta de una coordinación nacional para fAIrefighter podría dotar a CONAF de una herramienta estandarizada y escalable para la detección temprana de incendios, alineada con la estrategia del Plan de Protección contra Incendios Forestales 2026-2027. Esto representa una modernización de las capacidades del Estado para la gestión de emergencias.
Territorios: La red ya cubre 15.000 km² en seis regiones y su expansión se basa en alianzas locales. En La Araucanía, por ejemplo, CONAF firmó convenios con cinco municipalidades y con Bomberos para ampliar la cobertura, demostrando un modelo de colaboración que fortalece las capacidades de vigilancia en zonas de alta vulnerabilidad.
Medioambiente: Al reducir el tiempo de detección de incendios a menos de un minuto, el sistema permite una respuesta más rápida de las brigadas. Esto aumenta la probabilidad de controlar los focos en sus etapas iniciales, lo que puede disminuir significativamente la superficie afectada por incendios forestales y su consecuente impacto en los ecosistemas.
Lo confirmado
- Desde el 1 de septiembre de 2026, el sistema fAIrefighter ha alertado sobre 71 focos de fuego que CONAF ha validado como incendios.
- La red opera con 42 estaciones y 106 cámaras, cubriendo un área de aproximadamente 15.000 km² en seis regiones de Chile.
- Las alertas de detección de humo son recibidas por las centrales de CONAF en un lapso inferior a un minuto.
- El 29 de octubre de 2026, CENIA propuso a los 12 jefes regionales de operaciones de CONAF avanzar hacia una coordinación nacional del sistema.
- El proyecto cuenta con financiamiento de la ANID a través de los instrumentos FONDEF ID24I10398 y PINC230011.
- El procesamiento de imágenes mediante IA se realiza en computadores situados en las propias torres, lo que permite operar con conectividad limitada.
- Para su entrenamiento inicial, se creó una base de datos con más de 75.000 imágenes de paisajes chilenos, y la red ya ha capturado más de 2,2 millones de imágenes adicionales para su reentrenamiento.
- fAIrefighter es una colaboración entre CENIA, CONAF, la Pontificia Universidad Católica de Chile, la Universidad de Chile y la organización francesa Pyronear.
Lo que falta saber
- ¿Cuál es el costo total del proyecto y el detalle del financiamiento de los fondos ANID?
- ¿Cuál es la tasa de falsas alarmas del sistema (detecciones de polvo, neblina o nubes) en comparación con las alertas confirmadas?
- Además de O'Higgins, Magallanes, Maule, Los Lagos y La Araucanía, ¿cuál es la sexta región donde el sistema está operativo?
- ¿Qué metas específicas y presupuesto contempla el Plan de Protección contra Incendios Forestales 2026-2027 del Gobierno?
Qué observar ahora
- La decisión de CONAF respecto a la propuesta de CENIA para establecer una coordinación nacional del sistema de detección temprana.
- La expansión de la red de fAIrefighter hacia nuevas zonas de alto riesgo durante la temporada 2027.
- La publicación de nuevas versiones del modelo de IA, ajustado con los datos recopilados durante la temporada de incendios 2026-2027.
Fuentes
CENIA — Centro Nacional de Inteligencia Artificial ·