Tecnología

Las Islas Canarias apuestan por la inteligencia artificial para un turismo más seguro

El Centro Coordinador de Emergencias y Seguridad del gobierno canario ha logrado predecir en un 80% si se va a producir una o más incidencias en las Islas Canarias, en un día, una hora y municipio en concreto.

Si uno piensa en sol y playa, en montañas espectaculares, en un clima perfecto todo el año y, además, sin salir de España, solo hay un nombre que se nos puede venir a la cabeza: las Islas Canarias. Esta comunidad es uno de los principales polos turísticos de nuestro país que según datos de Frontur, recibió alrededor de 16 millones de turistas en todo el año 2017.

Manejar semejante cantidad de visitantes supone un reto a muchos niveles, desde la pura logística a la experiencia que recibe cada uno de estos turistas, pero también en aspectos críticos como la seguridad.

Para facilitar la labor de los cuerpos de emergencias en estas lides, el Centro Coordinador de Emergencias y Seguridad (CECOES) del gobierno canario mediante ha analizado los datos de actividad entre 2005 y 2018 (información anonimizada sobre los incidentes, tipos de incidentes, tiempos de respuesta ante una emergencia, localización de las situaciones y el tipo de servicio) y la ha combinado con fuentes abiertas (como climatología, turismo, calendario laboral, algunas características geográficas, etc.) para obtener modelos predictivos que puedan  anticiparse a una situación de emergencia.

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El proyecto, desarrollado junto a Synergic Partners, ha empleado técnicas de análisis de los datos, Machine Learning y Deep Learning. Con ello, los expertos han conseguido predecir en un 80% si se va a producir una o más incidencias en las Islas Canarias, en un día, una hora y municipio en concreto.

El proyecto permite mejorar la gestión de los servicios de emergencias, los recursos humanos y también los tiempos de respuesta en el futuro, aseguran sus impulsores.

Más allá, la Universidad de Columbia en Nueva York se ha incorporado a la colaboración del proyecto para ampliar las fuentes de datos, como open Street Maps, tráfico, censo, información sociodemográfica o valor de los suelos, y por tanto, mejorar la precisión de acierto del modelo, con el fin de mejorar la seguridad de un destino tradicionalmente turístico como lo son

Sobre el autor de este artículo

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Business Insider, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo, ganador del Premio Día de Internet 2018 a mejor marca personal en RRSS y finalista en los European Digital Mindset Awards 2016, 2017 y 2018.