Los mapas inteligentes que ayudaron a rescatar a los niños de Tailandia
Expertos en sistemas de información geográfica diseñaron representaciones tridimensionales de la cueva a partir de datos de expediciones de espeleólogos británicos realizadas hace al menos tres años
El pasado 10 de julio, los equipos de rescate ponían fin a una agonía de fuerte repercusión mediática culminando la evacuación de 12 niños y su monitor, que estuvieron atrapados durante 18 días en la cueva de Tham Luang, en el norte de Tailandia. La hazaña fue posible gracias al trabajo de casi un centenar de buzos —concretamente, 50 extranjeros y 40 tailandeses—, que guiaron a los jóvenes atrapados durante cerca de cuatro kilómetros a través de grutas inundadas y oscuras para sacarlos de la cueva.
La labor de estos profesionales fue indispensable para llevar a cabo un rescate que no hubiera sido posible sin la intervención de un gran aparato logístico encargado de coordinar su intervención. Antes de que los buzos entraran en la cueva, era necesario recoger toda la información disponible que pudiera facilitarles el trabajo. ¿Qué altura tienen las grutas por las que deben pasar? ¿En qué zonas puede acumularse más agua? ¿Dónde se encuentran los puntos más accesibles? Esri, una compañía estadounidense que desarrolla sistemas de información geográfica, combinó representaciones tridimensionales del terreno y visualizaciones detalladas del interior de la cueva para configurar un mapa inteligente que les permitió organizar la operación de una manera más eficiente.
Camino Ballesteros, portavoz de la compañía en España, destaca que, ante una situación de emergencia, “un mapa permite dar forma al caos que normalmente son los datos en crudo”. Pero, para conseguirlo, es necesario que los datos sean correctos. ¿De dónde sale la información con la que reconstruyeron el mapa de la cueva? El Gobierno tailandés contaba con diversos mapas en papel procedentes de expediciones previas a Tham Luang realizadas por exploradores británicos en 2014 y 2015, a partir de los cuales, pudieron trabajar en una versión 2.0. “Si bien es cierto que los mapas espeleológicos no tienen dibujada toda la información necesaria para hacer una recreación tridimensional, porque están hechos sobre un plano, suelen contar con aclaraciones sobre la profundidad o las medidas de las bolsas de aire, que sí ayudan a este propósito”, aclara. “Afortunadamente, los mapas con los que se trabajó contaban con muchos de estos detalles”.
La principal ventaja del mapa inteligente respecto al plano tradicional es su facilidad de actualización. Los equipos de rescate lo consultan en dispositivos electrónicos que, si están conectados a la red, trabajan con la información precedente y con la que se añade en tiempo real, una cuestión nada desdeñable frente a la urgencia imperante en la toma de decisiones en casos de emergencia. No obstante, el sistema funciona sin conexión, ya que las localizaciones en las que se necesita esta tecnología no siempre disponen de la mejor cobertura.
El empleo del mapa inteligente no solo sirvió para obtener un conocimiento más exacto del terreno; este software permite predecir la evolución de ciertos factores de manera estadística —hacia dónde se mueven las lluvias en la región, cuáles son las zonas más sensibles en caso de inundación, si existe riesgo de desprendimiento...— en base a una serie de patrones geográficos, geológicos y meteorológicos. De este modo, los servicios de emergencia pudieron planificar su estrategia para abordar el rescate con mayor precisión. “Estas predicciones les permiten anticiparse y les dan capacidad para actuar con antelación en situaciones como esta, donde las decisiones deben tomarse con determinación, pero, sobre todo, con mucha rapidez”, expone Ballesteros.
La diversidad de variables que tuvieron en cuenta facilitó la planificación de los detalles más pequeños. Gracias al análisis de estos datos fue posible identificar áreas con poca pendiente donde fuese posible desplegar equipamiento. Las autoridades tailandesas elaboraron mapas para mostrar los resultados de las pruebas de resitividad o resistencia eléctrica del terreno, con los que pudieron detallar la ubicación de pasajes subterráneos. La analítica de datos también permitió evaluar el terreno para medir el impacto potencial de las tormentas y lluvias torrenciales que podían dificultar el rescate y sirvió para determinar las mejores zonas a las que evacuar el agua si era necesario un trasvase desde la cueva.
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