El peligro de las eléctricas
Tecnosylva no sólo trabaja con las agencias gubernamentales en la extinción de incendios, sino que tiene una pata muy importante de su negocio en las empresas eléctricas y las predicciones para evitar que provoquen incendios
Uno de los campos en los que Tecnosylva prevé un mayor crecimiento de su negocio es en el que tiene que ver con las compañías eléctricas, y su interés en predecir las circunstancias que pueden originar un incendio forestal debido a su actividad. «Pacific Gas & Electric tuvo que pagar una indemnización de 13.500 millones de dólares tras el incendio de Paradise, que provocó.
Las compañías eléctricas tienen una enorme responsabilidad, y cualquier incidente puede provocar un incendio que no sólo arrase bosques, sino que provoque muertes, como ocurrió entonces», explica Joaquín Ramírez. «Los peores incendios se dan cuando hay mucho viento, por ejemplo, y pueda saltar una chispa». La tecnología que Tecnosylva utiliza con los cuerpos de bomberos y emergencias se utiliza también en la prevención de incidentes de las eléctricas.
«Son las mismas herramientas, se trata de predecir los incendios, hacer millones de simulaciones e identificar dónde se puede producir un riesgo». Con este conocimiento las empresas pueden actuar. Limpiando la zona, acondicionando las líneas,... Incluso cortando la luz si las condiciones meteorológicas son extremas y se prevé que pueda surgir un incendios que quemará miles de hectáreas. En los últimos incendios se han quemado hasta 60.000 hectáreas en un día. Es una barbaridad, han llegado a arder hasta 400.000 hectáreas en un solo incendio».
El balance de riesgos que realiza la tecnológica leonesa incluye planes para la evacuación de la población, el estudio de la vulnerabilidad social de personas que pueden verse afectadas y tienen menor capacidad de defensa, como personas mayores o con discapacidades, con problemas con el idioma,... La producción de artículos científicos de Tecnosylva en este sentido es también fundamental. «Hemos desarrollado por ejemplo un modelo de ‘machine learning’ después de estudiar los factores que explican la destrucción de más de 100.000 edificios en incendios, lo que nos permite adelantar en qué condiciones pueden arder, a cuántas personas va a afectar, saber qué número de coches hay por vivienda,... Se trata de saber de antemano lo que puede pasar, extremar la vigilancia y advertir a la población.