En esta entrevista para Corresponsables, Rafael González del Río, Gerente de IoT de Securitas Seguridad España, presenta un ecosistema tecnológico pionero para la detección temprana de incendios forestales, basado en sensores inteligentes y machine learning. Esta solución, que combina innovación y sostenibilidad, protege ecosistemas y comunidades, ofreciendo beneficios clave para administraciones públicas y clientes privados al minimizar el impacto de los incendios mediante alertas rápidas y eficientes.
Securitas Seguridad España cuenta con un ecosistema tecnológico integral pionero para detectar incendios forestales en su fase inicial ¿En qué consiste?
Es un sistema novedoso y disruptivo para la prevención de incendios forestales. Consiste en una red de sensores distribuidos en diferentes zonas del bosque. Cada sensor aprende las condiciones iniciales del entorno, identifica las condiciones normales y el olor característico de esa área, y está entrenado mediante machine learning e inteligencia artificial para reconocer el olor de un incendio cuando el bosque comienza a quemarse. Comparando la normalidad con los patrones de un incendio, el sensor reacciona y detecta de forma temprana los incendios en una zona determinada.
¿Cómo ha evolucionado el ecosistema tecnológico de detección temprana de incendios desde su puesta en marcha hace dos años y qué mejoras se han incorporado?
Ha evolucionado aprendiendo del entorno de instalación, las dificultades encontradas y las mejoras sugeridas por nuestros partners y colaboradores en diferentes países. Las principales mejoras incluyen un modelo de detección optimizado, que ahora incorpora nuevos parámetros para identificar diversos tipos de masa forestal, entrenados en laboratorio. También hemos mejorado la planificación del despliegue, enfocándonos en determinar estratégicamente dónde colocar los sensores. Usando mapas tridimensionales, el sistema sugiere ubicaciones óptimas para antenas y sensores, maximizando la capacidad de detección.
¿Qué papel desempeña el aprendizaje automático en la detección de incendios y cómo se entrena a los sensores para reconocer los cambios en el “olor” del bosque?
El sistema reconoce patrones en lugar de buscar un gas específico, identificando el cóctel de gases presente en el ambiente. Para aprender lo que es normal, instalamos el sensor en una zona y, durante 15 días, va registrando las condiciones olfativas del entorno.
En laboratorio, entrenamos el sensor aislándolo en una urna conectada por un tubo a otra urna donde quemamos pequeñas cantidades de masa forestal, como jaras o pino. Los gases generados por la combustión pasan al sensor, que los registra en una biblioteca de olores asociados a incendios. Así, cuando el sensor detecta en campo un olor diferente al normal, lo compara con su biblioteca de combustión para identificar un incendio.
Desde el punto de vista operativo, ¿cómo se coordina la respuesta desde el Securitas Operation Center cuando se detecta un conato de incendio?
La coordinación es un desafío, ya que el sistema indica la posición geográfica exacta del incendio, que puede estar en una instalación, cerca de un área urbana o en una zona remota. Primero, emitimos una alerta temprana y, segundo, confirmamos si es real. En un ayuntamiento, por ejemplo, notificamos según el protocolo establecido, movilizando recursos locales para una confirmación rápida. En zonas remotas, usamos tecnologías complementarias como cámaras espectrográficas u ópticas, o patrullas móviles que se desplazan al lugar, dependiendo del terreno, para verificar la alerta.
¿Qué tipo de mantenimiento requieren los sensores IoT en un entorno natural y cómo se garantiza su funcionamiento continuo, especialmente en condiciones climáticas adversas?
El mantenimiento es prácticamente nulo, otra de las ventajas que ofrece esta solución. Los sensores se alimentan con energía solar mediante pequeñas placas y usan condensadores en lugar de baterías de litio, con un consumo muy bajo. Acumulan energía durante el día para operar de noche y mantienen al menos un 60 % de carga incluso en condiciones de lluvia intensa, nubes o poca luz. Los sensores emiten un “latido” continuo, una señal que indica su funcionamiento, monitoreada por una plataforma que muestra el estado de salud tecnológica de cada unidad. Si un sensor falla, sabemos su ubicación y lo reemplazamos, pero el sistema se autorregula durante años, garantizando la eficiencia.
¿Qué beneficios concretos ha aportado este sistema a los clientes privados y a las administraciones públicas que lo han implementado?
Para las administraciones públicas, especialmente ayuntamientos, la alerta temprana reduce el tiempo entre detección y extinción, pasando de incendios incontrolados a conatos manejables. Esto aporta seguridad, tranquilidad y protección a la población, cubriendo zonas de sombra orográfica que otras tecnologías, como cámaras termográficas u ópticas, no alcanzan, especialmente de noche o al otro lado de montañas. La detección en los primeros minutos minimiza los recursos necesarios.
Para los clientes privados con instalaciones críticas rodeadas de masa forestal, a menudo de difícil acceso, el sistema permite controlar el entorno y alertar a los servicios de emergencia desde el primer momento, un tiempo crucial para proteger su actividad.
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