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Cómo RSS-Hydro está democratizando la gestión de desastres

corp@blsindustriaytecnologia.comBy corp@blsindustriaytecnologia.comenero 6, 2026No hay comentarios7 minutos de lectura
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RSS-Hydro mejora el acceso a datos geoespaciales en tiempo real a través de servicios innovadores como FloodSENS y FireSENS, lo que permite una toma de decisiones proactiva para mejorar la seguridad pública y la gestión de desastres.

RSS-Hydro está liderando el cambio en la gestión de desastres naturales, haciendo que la seguridad pública pase de reactiva a proactiva. La empresa con sede en Luxemburgo aprovecha la tecnología de vanguardia y un modelo de negocio único para abordar los crecientes riesgos relacionados con el agua y los incendios.

Su misión es democratizar los datos geoespaciales de alto valor convirtiendo la salida compleja de las aplicaciones de observación de la Tierra (EO) por satélite, en particular FloodSENS y FireSENS, en productos de inteligencia comprimidos intuitivos y asequibles llamados «Pins».

Misión principal: EO para todos

La estrategia de la empresa cambia radicalmente el modelo tradicional de ofrecer servicios complejos y personalizados a un pequeño número de expertos. La filosofía de RSS-Hydro es «Vender a muchos, no a pocos, profesionales de EO, a un precio muy asequible». Comunicar mensajes relevantes y claros a todos para gestionar mejor los desastres. «

Imagen generada por Géminis

Al hacer que esta inteligencia crítica sea accesible y fácil de interpretar, todos, desde los administradores de emergencias, los socorristas y los funcionarios municipales hasta los conductores individuales, pueden tomar decisiones instantáneas e informadas que salven vidas y reduzcan el impacto económico.

De mapas estáticos a inteligencia dinámica

La gestión tradicional de desastres a menudo se basa en datos de hace días, mangueras contra incendios de mapas geoespaciales de diversa complejidad y modelos generalizados. Si bien estas herramientas son útiles para evaluaciones de riesgos a largo plazo (como mapas de “riesgo de inundaciones a 100 años”), no pueden proporcionar las actualizaciones y pronósticos en tiempo real necesarios durante eventos que evolucionan rápidamente, como inundaciones repentinas.

El servicio (Flood)Pin de RSS-Hydro cambia esto fundamentalmente al crear un conjunto de «inteligencia» continuamente actualizado, específicamente un conjunto centrado en los parámetros de riesgo del agua. Comienza con pronósticos actualizados con frecuencia y cambia a observaciones a medida que los pronósticos están más disponibles.

1. Fundación tecnológica: FloodSENS y Data Fusion

Los servicios de RSS-Hydro se basan en la sinergia de fuentes de datos avanzadas y potentes técnicas computacionales.

FloodSENS: esta aplicación de observación de la Tierra por satélite utiliza aprendizaje automático avanzado para interpretar datos de una variedad de fuentes, incluida la detección óptica y de radar, lo que le permite identificar y mapear con precisión áreas inundadas en todo el mundo, incluso en condiciones climáticas adversas.

Inteligencia observacional: estos datos de EO se pueden combinar aún más con datos sobre el terreno en tiempo real procedentes de infraestructuras de ciudades inteligentes, como sensores de nivel de agua en ríos y desagües pluviales, vehículos conectados e información proporcionada por los ciudadanos. Esta fusión de datos proporciona una imagen precisa en tiempo real de las condiciones actuales e identifica los riesgos hídricos con una precisión sin precedentes, incluido el informe de carreteras inundadas a una profundidad de 30 a 40 cm.

2. Innovación de pines: capacidades predictivas y específicas del sector

El verdadero poder de «Ping» está en combinar esta inteligencia observacional en tiempo real con análisis predictivos.

Capacidades de pronóstico: utilizando modelos avanzados de pronóstico del tiempo y alerta temprana, el sistema analiza los pronósticos del tiempo, la topografía del terreno, la capacidad de infiltración y el flujo de agua para extrapolar escenarios de inundaciones futuras. Esto permite un nivel de toma de decisiones proactiva que antes no era posible.

Parámetros específicos del sector: Ping va más allá de los límites de los peligros (por ejemplo, mapas de inundaciones) e integra capas de datos contextuales para evaluar los impactos inmediatos, como la superposición de activos críticos (subestaciones, carreteras) y la densidad de población.

3. Transformar las decisiones de seguridad pública

Esta inteligencia se distribuye a varias partes interesadas para permitir acciones personalizadas para salvar vidas.

El lenguaje universal de la seguridad: integración LLM

Uno de los mayores desafíos durante las emergencias es la barrera del idioma. La comunicación debe ser clara y comprensible para todos. La integración de la inteligencia de Pin y el modelo de lenguaje grande (LLM) es verdaderamente transformadora.

Comunicación multilingüe: al ingresar datos precisos de FloodPin en un LLM sofisticado, el sistema puede traducir instantáneamente mensajes de seguridad importantes a cualquier idioma o dialecto regional.

©Shutterstock/Mdisk

Instrucciones prácticas: LLM transforma datos complejos (por ejemplo, “La profundidad del agua en la intersección X está aumentando a 60 cm”) en instrucciones simples, personales y prácticas, como por ejemplo: Ahora dé la vuelta y entre a la calle de la derecha. Es seguro allí. «

Esta capacidad de comunicarse con cualquier persona, en cualquier lugar, en su propio idioma garantiza una seguridad verdaderamente universal.

Después de todo, no es sólo su tecnología avanzada lo que hace que FloodPin cambie las reglas del juego. Se trata de integrar perfectamente esa tecnología en la experiencia humana. Convertir nuestros teléfonos inteligentes y automóviles en mensajeros proactivos que nos ayuden a navegar en un mundo de mayor incertidumbre y riesgo.

El pin como modelo para la resiliencia universal

El innovador concepto «Pin», que comienza con FloodPin, es sólo el modelo para la amplia gama de servicios de información sobre peligros que desarrollará RSS-Hydro. La misma arquitectura que combina EO satelital, inteligencia de observación terrestre, modelos predictivos, parámetros específicos del sector y comunicaciones impulsadas por LLM puede transferirse directamente a otros peligros, especialmente los incendios forestales. Por ejemplo, FireSENS utiliza datos térmicos casi en tiempo real de satélites (análisis de potencia radiante de fuego) y los fusiona con datos demográficos, de infraestructura crítica y otros datos de activos. El FirePin resultante no solo indicará el entorno actual de un incendio forestal y su intensidad, sino que también incluirá a personas vulnerables e infraestructura crítica en la trayectoria prevista del incendio. Esto permite a las autoridades emitir órdenes de evacuación multilingües precisas, priorizar la protección de activos críticos (como subestaciones eléctricas) y dirigir los vehículos de emergencia a lo largo de rutas seguras previstas.

Ya sea rastreando el aumento de los niveles de agua o la propagación de incendios, “Ping” representa la misma innovación central: integrar perfectamente tecnología avanzada en la experiencia humana. Transformamos el miedo en previsión, garantizando que los conocimientos complejos basados ​​en datos se traduzcan instantáneamente en decisiones individuales instantáneas que salven vidas y generen una verdadera resiliencia global.

El siguiente paso lógico en esta evolución es la creación de SafePin, un imperdible generalizado que va más allá de los desastres naturales y entra en el ámbito de las preocupaciones de seguridad pública o provocadas por el hombre. Al aprovechar los mismos algoritmos centrales de aprendizaje automático para detectar anomalías de los satélites y sensores terrestres conectados, SafePin puede identificar concentraciones inusuales de personas o vehículos, rastrear la propagación de columnas de derrames químicos basándose en datos atmosféricos y predecir riesgos de seguridad en entornos urbanos en tiempo real. La fortaleza de este sistema es que puede combinar diversos flujos de datos, desde imágenes térmicas satelitales hasta redes urbanas de IoT, y usar LLM para proporcionar instrucciones hiperlocales y conscientes del contexto (por ejemplo, «Quédese en casa. Se espera que el humo tóxico del fuego pase en 10 minutos» o «Evite el área A debido a un incidente de seguridad no identificado»). Esta expansión de la tecnología Pin crea una Red de Seguridad Pública verdaderamente integral, transformando datos de mapas simples a servicios de mensajería inteligentes ubicuos para mantener a las personas seguras.

Este artículo también se publicará en el número 25 de la revista trimestral.


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