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LO ESENCIAL
Un estudio del Instituto de Investigaciones Económicas de la UNAM, publicado en la revista Plos One, presenta un sistema de mapeo que utiliza inteligencia artificial para identificar zonas susceptibles a deslaves en el Valle de México. La investigación abarca las cañadas de Huixquilucan y Naucalpan de Juárez, en el Estado de México, así como las alcaldías Cuajimalpa de Morelos y Álvaro Obregón en la Ciudad de México.
El investigador Mario Alejandro Mercado Mendoza explicó que el proyecto nace de la preocupación por revisar las desigualdades en zonas como Santa Fe, donde coexisten regiones de altos recursos económicos con otras en extrema pobreza. Estas últimas son las que más sufren los efectos de posibles deslizamientos de tierra.
El equipo utilizó 13 modelos de aprendizaje de máquina que incorporaron indicadores topográficos e hidrológicos. De todos ellos, seleccionaron el algoritmo Extreme Grandient Boosted Trees, que combina múltiples árboles de decisión para generar predicciones más precisas sobre las diferencias en el terreno.
CONTEXTO
El estudio revela que el riesgo de deslizamientos en Santa Fe se relaciona directamente con la desigualdad social. Esta vinculación abre la posibilidad de diseñar políticas públicas diferenciadas que reduzcan las amenazas en poblaciones vulnerables, sin generar alarmismo innecesario.
Los deslizamientos de tierra representan una amenaza para el desarrollo sostenible, particularmente durante temporadas de lluvia o por filtración de agua que satura las laderas hasta provocar su colapso. El fenómeno se ha visto exacerbado por la gentrificación de zonas originalmente de bajos ingresos.
Las empresas inmobiliarias han transformado el área con centros comerciales, residencias de alta gama y oficinas modernas, lo que ha profundizado la brecha económica con respecto a los pobladores originales. Esta dinámica social se refleja en la distribución del riesgo por deslaves.
EN PERSPECTIVA
Para analizar la relación entre rezago social y susceptibilidad a deslaves, los investigadores emplearon técnicas estadísticas como Cópulas y valores SHAP, visualizados mediante beeswarm plots. Estas herramientas permiten explicar decisiones complejas del modelo de inteligencia artificial.
El resultado del modelo posibilita diferenciar los cambios sociales, económicos y los riesgos ambientales presentes en el territorio mapeado. La metodología ofrece una base técnica para que las autoridades puedan priorizar recursos en zonas de mayor vulnerabilidad combinada.
Etiquetas: inteligencia artificial, deslaves, Valle de México, desigualdad social, UNAM, riesgos naturales, Santa Fe, Tecnología e IA
