Investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) y otros colaboradores han desarrollado un modelo de inteligencia artificial denominado Paso Seguro para orientar a los ocupantes de un edificio hacia la ruta de evacuación más segura durante un incendio. La herramienta está concebida para integrarse con pantallas electrónicas capaces de indicar si una salida puede utilizarse o si conviene seguir otra vía.
El sistema, descrito en un artículo publicado en ‘Journal of Building’, está pensado para edificios inteligentes equipados con sensores que registran en tiempo real variables como la temperatura y la calidad del aire. En ese entorno, el modelo puede alimentar pantallas dinámicas de salida de emergencia, que muestran si una puerta es segura o señalan con flechas una ruta alternativa para abandonar el inmueble.
IA para rutas de evacuación más seguras
La propuesta parte de una limitación de los algoritmos tradicionales empleados para calcular evacuaciones: suelen buscar el trayecto más corto a partir de las condiciones actuales del edificio. Según los investigadores, ese enfoque no considera de forma suficiente cómo evolucionará el incendio ni la exposición acumulada de las personas a los riesgos durante el recorrido.
Paso Seguro utiliza aprendizaje por refuerzo, una técnica de inteligencia artificial basada en decisiones mediante prueba y error. Durante su entrenamiento, el modelo emplea la distribución del edificio para aprender posibles rutas de evacuación y datos procedentes de una herramienta de simulación de incendios del NIST para anticipar cómo puede cambiar el fuego con el tiempo.
En una aplicación real, el modelo no tendría que ejecutar una simulación completa del incendio en tiempo real. Su funcionamiento se apoyaría en los datos proporcionados por los sensores del edificio para actualizar de manera continua las recomendaciones a medida que cambian las condiciones.
Para evaluar qué ruta resulta más segura, los investigadores recurrieron a la dosis efectiva fraccionada (FED) de gases tóxicos, una métrica de seguridad contra incendios que refleja la gravedad de la exposición acumulada a lo largo del tiempo. Cuanto menor es la FED, menor es el riesgo para los ocupantes. El modelo selecciona la ruta con la FED más baja teniendo en cuenta cómo varía la exposición mientras una persona avanza por el edificio.
Pruebas, limitaciones y próximos desarrollos
El equipo probó Paso Seguro en dos casos para compararlo con un algoritmo convencional. También lo aplicó a una estructura de una sola planta más compleja, donde el modelo proporcionó de forma consistente rutas de evacuación seguras.
Un ejemplo descrito por los investigadores plantea un incendio iniciado en una habitación al otro lado de un pasillo, con una pequeña cantidad de humo extendiéndose hacia la zona de paso. Un algoritmo tradicional podría dirigir al ocupante hacia la salida más cercana, aunque el fuego siguiera creciendo y esa ruta se volviera peligrosa antes de alcanzarla. Paso Seguro puede anticipar ese cambio y aportar información a las señales dinámicas para orientar a la persona hacia una salida más lejana, pero más segura.
El modelo actual está diseñado para planos de una sola planta. Los siguientes trabajos se centrarán en mejorar su capacidad para operar en edificios de varios niveles, donde las personas evacuadas pueden subir o bajar plantas además de desplazarse por pasillos.
Los investigadores también prevén desarrollar un sistema de IA con múltiples agentes, en el que cada agente represente a un ocupante distinto del edificio. Este enfoque permitiría modelar mejor situaciones reales, como la congestión en accesos cuando varias personas intentan salir al mismo tiempo, y podría distribuir a los evacuados por diferentes salidas mientras coordina puntos de entrada para los bomberos.
El NIST señala que este tipo de coordinación facilitaría las labores de extinción o rescate de personas vulnerables, como mayores, niños y personas con discapacidad. Los investigadores estiman que tecnologías como Safe Step podrían empezar a aparecer en un plazo de cinco a diez años, aunque su adopción generalizada dependerá de la aprobación regulatoria, las pruebas de fiabilidad y la integración con los sistemas de seguridad existentes.