En una carrera contra el detrimento de las condiciones meteorológicasun equipo de socorristas alpinos en la región de Piemonte, Italia, enfrentaba un dilema. Un avezado montañista italiano y cirujano protésico Nicola Ivaldo estaba desaparecido. El hombre de 66 abriles no se había presentado al trabajo el lunes y se emitió una alerta.

Ivaldo había desencajado solo un domingo en septiembre 2024. Desafortunadamente, no había compartido los detalles de su destino con amigos ni grupo. La única pista de su paradero era el automóvil que los socorristas encontraron estacionado en el pueblo de Castello di Pontechianale, en el valle de Varaita.

A partir de esa información, los socorristas especularon que Ivaldo probablemente había ido a prosperar uno de los dos más famosos picos de los Alpes cocios: el escarpado Monviso de 3.841 metros de nivel o su vecino visolottode 3.348 metros. Eso coincidió con la última señal de su teléfono móvil, que fue ubicada en esa zona aproximadamente.

Pero esa información dejó a los equipos de búsqueda y rescate con una enorme radio para explorar, los vastos y rocosos peñascos de cada montaña tienen varias rutas que llevan a sus cimas por diferentes lados. Toda la zona está entrecruzada por cientos de kilómetros de senderos, explica Simone Bobbio, portavoz del Servicio de Socorro Montaraz y Espeleológico de Piemonte (CNSAS, por sus siglas en italiano).

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El día que Ivaldo desapareció, un excelente estado del tiempo había atraído a las multitudes a los senderos más populares. Nadie había reportado haberlo gastado en esas rutas aceptablemente transitadas. Eso significaba que Ivaldo, un avezado montañista, probablemente se había ido por una de las partes más remotas de las montañas.

Más de 50 socorristas inspeccionaron el radio a pie durante casi una semana, mientras que un helicóptero hizo múltiples sobrevuelos con la esperanza de detectarlo desde el música. Para cuando las primeras nevadas cayeron a finales de septiembre, cualquier esperanza de encontrarlo con vida se había desvanecido y la búsqueda se abortó.

No obstante, en julio 2025, la búsqueda del cuerpo de Ivaldo se reinició a posteriori de que la cocaína en los profundos y empinados barrancos se había derretido en su mayoría.

Para ese entonces, el servicio de rescate de Piemonte reclutó ayuda adicional: la inteligencia químico. Usaron software de IA capaz de analizar miles de fotos tomadas por drones que podían desaparecer cerca de los peñascos y por los numerosos barrancos que rasgan las faldas de la montaña.

A dos drones les tomó tan pronto como cinco horas para comprender las imágenes que luego fueron analizadas el mismo día para identificar los lugares donde los equipos de socorro podrían concentrar su búsqueda. Desafortunadamente, las malas condiciones del tiempo retrasaron la ulterior operación para presentarse más de cerca estos lugares con drones.

Drones, IA y experiencia humana

Tres días a posteriori de que se reanudó la búsqueda, sin requisa, encontraron el cuerpo del médico desaparecido en uno de los lugares identificados por la IA. Yacía en un barranco del peñasco meta de Monviso a una nivel de unos 3.250 metros y el cuerpo fue recuperado por helicóptero.

“La secreto fue un casco rojo identificado como un punto de interés por el software”expresó Bobbio.

Aunque tristemente demasiado tarde para Ivaldo, esta prueba en el demarcación de búsqueda y rescate potenciada por IA demostró lo útil que puede ser la tecnología en el futuro cuando las personas desaparezcan. No había sido posible desplegar la tecnología en la búsqueda original, pero los equipos de socorro esperan poder usarla en combinación con las operaciones de rescate tradicionales cuando salgan en búsqueda de personas que puedan todavía estar con vida.

El uso de drones en la búsqueda del cuerpo de Ivaldo fue un sujeto crucial para encontrarlo. Su tamaño y maniobrabilidad significó que podían cubrir rápidamente el difícil demarcación, acercarse a los peñascos y aportar vistas que no son posibles desde un helicóptero.

Los pilotos de los drones habían visitado el radio varias veces durante el invierno y la primavera para practicar los vuelos en un entorno montañoso.

“Recolectamos toda la información arreglado sobre el demarcación de misiones previas y estudiamos los senderos para prosperar que hubiesen atraído a Ivaldo”, comenta Saverio Isola, piloto de dron y caudillo de la etapa de rescate en Torino. Eso les permitió identificar las áreas prioritarias en dónde averiguar.

Un helicóptero transportó a dos pilotos de drones hasta lo suspensión de las laderas de la montaña y más cerca a los barrancos. Ellos recorrieron 183 hectáreas de la desnivel con los drones, tomando más de 2.600 fotografías en reincorporación resolución.

“Hasta hace dos abriles, estaríamos analizando estas fotografías nosotros solos, cada una de ellas”, señala Isola. Pero en 2023, los socorristas alpinos italianos empezaron a cotejar con unos cuantos programas existentes de software de IA capacitados para identificar discontinuidades de color o textura en el panorama. Eso significa que el investigación de las imágenes se puede hacer en cuestión de horas.

La IA analizó la fotos tomadas por los pilotos de drones pixel por pixel, buscando cualquier cosa que pudiera parecer fuera de emplazamiento en la desnivel. El software identificó decenas de anomalías de un gran número de fotografías en sólo horas.

Sin requisa, la selección todavía necesitaba ser limitada con un poco de sapiencia humana.

“El software podía reaccionar a cosas diferentes, como un pedazo de basura plástica o una piedra de color inusual”, explica Isola. “Incluso puede desbarrar algunas cosas. Así que todavía necesitábamos reducirlo aún más tomando en consideración la ruta que Ivaldo, como un montañista muy capacitado, hubiese tomado”.

Terminaron con tres ubicaciones posibles, incluyendo una que tenía un objeto rojo.

La mañana ulterior, cuando los drones regresaron a inspeccionar los lugares, el objeto rojo en una de las fotos resultó ser el casco de Ivaldo. Eso condujo rápidamente a los socorristas a descubrir el cuerpo del médico desaparecido, todavía cubierto parcialmente de cocaína y vestido de desventurado. Sin que la IA hubiese alertado al punto rojo en una de las fotografías de los drones, tal vez nunca lo hubiesen descubierto.

“El software logró detectar el color rojo aún cuando el casco estaba en la sombra cuando la imagen se tomó”, indicó Bobbio.

Esa no fue la primera vez que se usaba exitosamente la tecnología de IA en una labor de búsqueda.

En 2021, un software desarrollado por una empresa vinculada a la Universidad de Breslavia en Polonia, fue instrumental en el rescate de un hombre de 65 abriles desaparecido en Beskid Niski, en el sureste de ese país. El tiempo era de dinámico importancia porque el hombre sufría de enfermedad de Alzhéimer y había sufrido un derrame el día ayer de desaparecer.

El software llamado SARUAV analizó 782 imágenes aéreas del radio y detectó a la persona desaparecida en poco más de cuatro horas, aportando las coordinadas al Servicio de Rescate Montañero de Bieszczady. Se cree que es la primera vez que este tipo de sistema detección humana automatizado fue directamente empollón en un rescate.

Dos abriles a posteriori, el mismo operación fue utilizado para ubicar el cuerpo de otra persona en la región alpina de Austria. Otro software que pesquisa pixeles de colores inusuales en paisajes naturales -desarrollado por la Asociación de Búsqueda y Socorro en Montañas del Distrito de los Lagos en Reino Unido- fue usado para emplazar el cuerpo del montañista desaparecido Glen Etive, en las Tierras Altas de Escocia en 2023.

Una tecnología en exposición

Pero este tecnología todavía tiene muchas limitaciones cuando se alcahuetería de misiones de rescate. Los drones son casi inútiles en ciertos terrenos, como es el caso de los lugares boscosos o de flora densa, o en cualquier condición de devaluación visibilidad. Y los actuales programas de IA capaces de detectar anomalías en imágenes aéreas todavía requieren ajustes.

Los expertos del servicio de montaña croata, por ejemplo -uno de los primeros en la UE en usar drones en 2013- dijeron a la BBC que los programas de IA de este tipo arrojan demasiados resultados erróneos en el característico demarcación montañoso de Croacia. La mezcla de flora y un complicado paisaje cárstico confunde los algoritmos de la IA.

La secreto está en entrenar constantemente los sistemas de enseñanza de la máquina que promueven estos algoritmos para mejorar su exactitud en los diferentes terrenos y condiciones, afirma Tomasz Niedzielski, un avezado en geo informática de la Universidad de Breslavia y director del equipo que desarrolló el software de SARUAV.

Encontrar en imágenes una forma humana contra un demarcación diverso, explica, tiene desafíos adicionales.

“El radio más apropiada para el uso de algoritmos como el de SARUAV es amplia, un demarcación extenso en la naturaleza, donde no hay una presencia abrumadora de personas y menos oportunidad para que el operación produzca más resultados falsos positivos”, dice Niedzielski.

Daniele Giordan, caudillo del Conjunto de Monitoreo de Riesgos Geológicos del Instituto de Investigación para la Protección Hidrogeológica de Italia (IRPI), cuya calado incluye el uso de vehículos aéreos autónomos para aplicaciones de ingeniería geológica, incluso advierte sobre los aspectos éticos del uso de algoritmos en la búsqueda de humanos desaparecidos.

“Una vez adquieres las imágenes aéreas, tienes una responsabilidad de cómo usarlas”, señala. “Identificar formas humanas en imágenes puede provocar problemas legales”.

Cómo socorrista montañero, Giordan colabora con el equipo de geomática en la Universidad Politécnica de Turín en el exposición de un operación con mejoras que podría arrojar información más exacta para los socorristas. Esto incluye una locación geo referenciada más precisa de cada señal sospechosa que la IA identifica en las imágenes, que podría hacer más apto su inspección.

“Nuestra idea es desarrollar un software más completo, capaz de analizar todas las series de datos de las actividades de búsqueda y coordinar los equipos en el demarcación y los drones interiormente del mismo sistema”, expresa Giordan. “El desafío futuro será incorporar estos investigación complejos directamente a lado de los drones y durante el planeo de búsqueda y rescate”. Esto podría finalmente permitir que las imágenes de un paisaje puedan ser analizadas en tiempo positivo a medida que se realiza la búsqueda.

Hay varios otros equipos de búsqueda que trabajan con organizaciones de socorro para usar la IA de diferentes maneras para mejorar los operativos de rescate.

Los investigadores de la Universidad de Glasgow en Reino Unido, por ejemplo, recientemente develaron un sistema de enseñanza mecánico que crea “agentes” virtuales que simulan cómo se comportaría una persona perdida. Usaron una colchoneta de datos tomando en cuenta cómo actúan las personas en el mundo positivo cuando se pierden al música expedito.

Su objetivo es producir un planisferio de los lugares donde los rescatistas pueden concentrar sus esfuerzos. Contrario al uso de imágenes de drones, este tipo de logística predictiva puede estar de moda en terrenos difíciles como bosques.

Frente a la aprieto de encontrar a cualquiera ayer de que sucumba a las lesiones o el clima, pero incluso lidiando con bienes limitados, este tipo de algoritmos podrían convertirse en una aparejo importante para los servicios de búsqueda y rescate, según los investigadores.

Al fin de cuentas, podrían defender vidas.