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El departamento de bomberos utiliza 60 factores para determinar el riesgo de incendio

Nueva York utiliza big data para prevenir incendios

Los departamentos de bomberos tienen, además de las labores de extinción y rescate, la tarea de prevenir posibles incendios. En ciudades tan grandes como Nueva York, esta tarea es compleja. Con cientos de miles de edificios a su cargo y casi medio millón de llamadas anuales atendidas por los 15.000 miembros del cuerpo, las inspecciones no son tan frecuentes como sería deseable.

En la ciudad existen un total de 330.000 edificios cuya inspección corresponde al departamento de bomberos, que no inspecciona las viviendas unifamiliares independientes o pareadas. Hasta el momento, la política empleada era la de revisar preferentemente instalaciones consideradas prioritarias, como escuelas o bibliotecas. Sin embargo, esa política podría cambiar en poco tiempo, gracias a la capacidad que tiene el ayuntamiento de detectar los inmuebles de mayor riesgo en base a 60 factores diferentes.

Según el departamento de bomberos, estas revisiones no sólo van a reducir el número de incendios en Nueva York, que sufre unos 3.000 incendios graves cada año. También reducirán su severidad. Es decir, que se espera que sean precisamente los incendios más graves los que se lleguen a prevenir gracias a este análisis de datos.

El programa lleva en marcha desde julio del año pasado y se espera que crezca en los próximos meses. Al parecer, el sistema de inspecciones era bastante aleatorio a la hora de elegir los inmuebles a visitar, según Jeff Chen, jefe del departamento de analítica. En la actualidad, es una máquina la que determina semanalmente cuáles son los edificios con un factor de riesgo más alto para que se lleven a cabo las inspecciones correspondientes.

Entre los parámetros que utiliza el programa está la renta media del barrio (a menor renta, más riesgo), la edad del edificio, problemas eléctricos, si el edificio está desocupado, etc. La mayoría de ellos son factores de riesgo conocidos, pero al combinarlos y al analizar datos históricos se espera que la eficacia al valorar el riesgo conjunto sea mucho más preciso.

Fuente: WSJ

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