Como un píxel rojo en la nieve, la IA encontró a un desaparecido en los Alpes

En la montaña todo era blanco, hasta que un puntito rojo cambió la búsqueda... desde la perspectiva de la inteligencia artificial.

Ivaldo, cirujano ortopédico y montañista experimentado, salió solo un domingo de septiembre de 2024 y no avisó destino. Cuando no se presentó a trabajar, se activó la alerta: la única señal concreta fue su auto hallado en Castello di Pontechianale, en el valle de Varaita, Piamonte de Italia.

Con ese dato, los rescatistas acotaron hipótesis: pudo haber ido al Monviso (3.841 m) o al Visolotto (3.348 m), dos picos muy buscados en los Alpes cocios, en una zona cruzada por cientos de kilómetros de senderos y rutas de ascenso.

Una montaña de imágenes

El operativo sumó drones por una razón simple: en terreno rocoso y quebrado, llegan donde el ojo humano no, y con otra ventaja, nada menor, pueden acercarse a peñascos y barrancos con menos riesgo.

Según el reporte, un helicóptero dejó a dos pilotos en altura y desde allí se recorrieron 183 hectáreas: se tomaron más de 2.600 fotos en alta resolución para luego analizarlas.

Ahí apareció la diferencia. En lugar de revisar imagen por imagen durante días (o semanas), el equipo aplicó software de IA entrenado para detectar anomalías de color o textura: “algo” fuera de lugar en la ladera.

“Pixel por pixel”

El sistema devolvió decenas de alertas, pero no era magia: hubo que filtrar con criterio humano porque podía marcar desde una piedra rara hasta basura plástica… y sí, también “alucinar” hallazgos. Ajustaron el foco a tres puntos y en uno había un objeto rojo.

Al día siguiente, con una segunda pasada de drones, el objeto rojo resultó ser el casco de Ivaldo. Eso llevó a los socorristas al lugar: el cuerpo estaba en un barranco, parcialmente cubierto por nieve, vestido de negro. El detalle técnico que remarcan los rescatistas: la IA detectó el rojo incluso con sombra en la toma.

Los especialistas advierten que estos sistemas todavía tienen límites claros: los drones pierden utilidad con vegetación densa o baja visibilidad, y los algoritmos pueden generar demasiados falsos positivos según el tipo de paisaje (por ejemplo, terrenos cársticos). También asoma un debate menos cómodo: la responsabilidad sobre cómo se usan y resguardan esas imágenes aéreas.