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Los drones están transformando muchos sectores, como la gestión de emergencias y la respuesta ante desastres naturales. Más allá de sus usos recreativos y militares, estos vehículos aéreos no tripulados se han convertido en herramientas cruciales en la lucha contra incendios y para los equipos de rescate, permitiendo localizar a personas desaparecidas o transportar material médico vital a lugares remotos de forma rápida y precisa.

Esta capacidad de los drones para superar obstáculos, llegar antes que otros medios de transporte y ofrecer una perspectiva aérea de amplias zonas de terreno está abriendo nuevas vías para proteger vidas. Una de las más sorprendentes se llama Revere y proviene de un joven inventor, Anirudh Rao, un adolescente de tan solo 12 años que estudia educación secundaria en un instituto de Lone Tree, Colorado (Estados Unidos).

Su última investigación pretende aprovechar las cualidades de los drones para alertar con más tiempo a la población de uno de los fenómenos climáticos más destructivos, los tornados, capaces de generar vientos de entre 200 y 400 km/h y devastar todo lo que encuentran a su paso.

A pesar de su corta edad, Rao no es primerizo en idear y llevar a cabo investigaciones con gran potencial. Gracias a su labor ya ha recibido varios reconocimientos a nivel nacional e internacional, como el Paradigm Challenge World Winner o el National STEM Champion. En este caso, los encargados de otorgar estos galardones tuvieron en cuenta el ingenio de Rao a la hora de abordar los inconvenientes y barreras fundamentales de los actuales sistemas de alerta.

Los radares Doppler que se usan actualmente, aunque son efectivos, solo pueden detectar el vórtice dentro de una tormenta una vez que esta ya ha alcanzado una altitud considerable. Eso deja una ventana de aviso promedio de apenas 13 minutos antes de que el tornado toque tierra, un tiempo a menudo insuficiente para que la población afectada pueda ponerse a salvo.

Dentro de la tormenta

La inspiración para este avance tiene mucho que ver con la empatía y la curiosidad innatas de Rao.Tras ver las noticias sobre la devastación causada por un tornado que arrasó buena parte del estado de Nebraska, el adolescente se sintió profundamente afectado por la destrucción y las muertes causadas por este fenómeno meteorológico.

Así, comenzó a investigar sobre los tornados y descubrió una alarmante realidad: "me di cuenta de que si las personas tuvieran más tiempo para prepararse, muchas más vidas podrían salvarse", cuenta Rao en un vídeo publicado en YouTube.

El sistema de detección de tornados Revere

El sistema Revere propuesto por el estudiante supone un cambio de paradigma: en lugar de mirar la tormenta desde lejos y desde arriba, apuesta por adentrarse en ella. La idea de Rao se basa en enviar una flota de drones equipados con sensores especializados directamente a la zona de una supercelda, la gran nube de tormenta con potencial de generar tornados.

Estos drones (modelos comerciales de la marca DJI) están diseñados para medir en tiempo real cuatro variables atmosféricas clave en las capas bajas de la atmósfera, justo donde se generan los tornados: la temperatura, la presión barométrica, la humedad y la velocidad del viento. La combinación de estos datos permite identificar patrones que son precursores directos de la formación de un vórtice, mucho antes de que la rotación sea visible para un radar Doppler.

La clave del invento no reside únicamente en la recolección de datos, sino en su interpretación. Para ello, Rao ha desarrollado una aplicación que analiza la información enviada por los drones para detectar la presencia de una columna de aire en rotación, el mesociclón, considerado como la semilla de un futuro tornado.

"El sistema puede mejorar la detección temprana al identificar de manera confiable las firmas de tornados en la atmósfera inferior", explica el propio Rao. Al centrarse en esta región atmosférica, Revere puede proporcionar alertas hasta 45 minutos antes de la formación del tornado, triplicando el tiempo de reacción disponible para la población y los servicios de emergencia actualmente.

Accesibilidad y bajo coste

Una de las características más destacadas del proyecto es su accesibilidad y bajo coste. Para ello, Anirudh Rao ha diseñado el sistema utilizando componentes de hardware como los mencionados drones de DJI o sensores estándar y software de código abierto, lo que reduce drásticamente la barrera económica para su adquisición y uso.

El objetivo es democratizar estos sistemas, permitiendo que no solo las grandes agencias meteorológicas, sino también comunidades locales, ayuntamientos o incluso grupos de agricultores en zonas de alto riesgo, puedan desplegar su propia red de alerta temprana sin necesidad de una inversión millonaria.

Anirudh Rao en una de las ferias en las que ha participado con Revere Anirudh Rao Omicrono

Si se detecta una amenaza, el sistema emitiría automáticamente una alerta geolocalizada, mucho más precisa que las advertencias actuales, que a menudo cubren amplísimos territorios y sufren de una alta tasa de falsas alarmas, provocando que la población se desensibilice.

La precisión de Revere no solo salvaría vidas al proporcionar más tiempo para buscar refugio, sino que también tendría un impacto económico significativo. Al reducir el área de alerta a las zonas verdaderamente amenazadas, se evitarían evacuaciones innecesarias y la paralización de la actividad económica en regiones que no están en peligro real.

Los tornados pueden devastar grandes extensiones de terreno Wikimedia Commons Omicrono

Aunque de momento es sólo un prototipo y queda un largo recorrido para que pueda utilizarse como alternativa viable a los actuales sistemas de alerta de tornados, los expertos en meteorología que han evaluado la propuesta ven en ella un enfoque prometedor para complementar e incluso superar las tecnologías existentes.

Los siguientes pasos anunciados por el propio Anirudh incluyen planes para validar el sistema con pruebas de campo junto a estaciones meteorológicas locales. También planea incorporar inteligencia artificial para anticipar no solo la formación sino también la trayectoria y la fuerza del tornado, aumentando la eficacia de las decisiones de los equipos de emergencias.