El papel de la IA en la respuesta a materiales peligrosos

La inteligencia artificial (IA) se destaca en el análisis de datos de manera precisa y eficiente. Si bien esas ventajas se aplican a prácticamente cualquier industria, los entornos laborales de alto riesgo pueden beneficiarse más que la mayoría. La respuesta a materiales peligrosos es uno de los casos de uso más específicos pero prometedores de esta tecnología.

¿Qué es la respuesta a materiales peligrosos?

La respuesta a materiales peligrosos se refiere a la gestión de incidentes relacionados con materiales peligrosos. OSHA reconoce más de 130 de estos químicos , todo lo cual requiere procedimientos adecuados de manipulación, almacenamiento y respuesta a emergencias. Si bien lo mejor es prevenir un accidente con estos materiales, las empresas deben tener un plan formal para abordar los incidentes de seguridad si surgen.

Estos planes de respuesta suelen seguir ocho pasos:

1. Manejo de sitio
2. Identificación de peligros
3. Evaluación de riesgo
4. Equipo de proteccion
5. Gestión de la información
6. Implementar un plan de acción
7. Descontaminación
8. Revisión posterior al incidente

El aspecto de cada uno de estos pasos varía según el incidente. En todos los casos, las organizaciones deben abordar cada uno de ellos con cuidado pero rápidamente para minimizar el daño a los equipos y proteger a las personas cercanas. Si bien eso normalmente recae en expertos humanos, la IA aporta mejoras necesarias a todo el proceso.

Cómo la IA mejora la respuesta a los materiales peligrosos

El uso de la IA en la respuesta a materiales peligrosos es una práctica relativamente nueva, pero tiene varias aplicaciones prometedoras. Estas son algunas de las formas más importantes en que la IA puede mejorar esta área.

1. Mantenimiento de registros automatizado

El potencial de la IA en la respuesta a materiales peligrosos comienza antes de que ocurra un incidente. Un plan de limpieza informado solo es posible con un mantenimiento exhaustivo de registros: la IA garantiza que esta documentación esté actualizada y sea precisa.

La EPA requiere informes anuales para cualquier instalación que almacene 10,000 libras o más de una sustancia química peligrosa. Sin embargo, mantener registros tan detallados manualmente introduce un importante margen de error. La IA puede automatizar la entrada de datos y la organización necesaria para garantizar que estos informes estén libres de errores y lleguen a las autoridades correspondientes a tiempo.

El mantenimiento de registros automatizado es importante fuera de los informes regulatorios. La IA puede ajustar automáticamente los documentos a medida que cambian los niveles o las condiciones de almacenamiento para que los servicios de emergencia tengan la información más actualizada posible cuando ocurre un accidente. De manera similar, la IA puede recopilar datos de toda una organización para proporcionar un registro completo al que sea más fácil acceder y leer.

2. Alertas automáticas

Una vez que ocurre un incidente con materiales peligrosos, la IA permite una respuesta más rápida. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar datos de Internet de las cosas (IoT) para detectar fugas, derrames y otros peligros en tiempo real. Luego pueden alertar a las partes interesadas relevantes de la misma manera que lo hacen las soluciones de monitoreo de seguridad durante una violación de datos.

Dado que la IA puede responder en tiempo real, minimiza los tiempos de respuesta a emergencias incluso cuando la escasez de mano de obra limita el personal disponible. De manera similar, la IA del lado de los socorristas puede recibir llamadas para garantizar que solo las emergencias reales lleguen a los centros de llamadas, dándoles más tiempo y recursos para reaccionar adecuadamente. Algunas instalaciones ya utilizan IA para gestionar 36%-40% de sus llamadas , destacando este potencial.

Cuando reconocer y comunicar un incidente lleva menos tiempo, las organizaciones pueden contenerlo antes de que cause mucho daño. Esta velocidad será aún más valiosa a medida que crezca la escasez de trabajadores.

3. Identificación de peligros

La IA también puede ayudar a los equipos de respuesta a materiales peligrosos a identificar materiales de forma más rápida y precisa. Los fabricantes generan alrededor 1.800 petabytes de datos anualmente, proporcionando contexto más que suficiente para aprender cómo se ven los diferentes materiales en distintas situaciones. La visión artificial o soluciones similares pueden clasificar los materiales peligrosos en tiempo real para obtener una respuesta más informada.

Es posible que los humanos no puedan identificar los materiales peligrosos a simple vista, lo que requerirá pruebas para determinar su composición si no hay documentación disponible. La IA puede realizar pruebas similares analizando los datos de los sensores junto con las lecturas de visión artificial. Debido a que la IA puede realizar este análisis de manera más rápida y precisa, esta automatización permite a los equipos responder adecuadamente en menos tiempo.

Una vez que la IA ha identificado un material, queda claro cómo limpiarlo de forma segura. Tomar esa decisión en un tiempo mínimo suele ser clave para proteger la salud de los empleados, especialmente la del personal de emergencia.

4. Automatización física

En algunos casos, la IA puede incluso automatizar tareas de respuesta física. Limpiar un derrame químico es un trabajo peligroso. En consecuencia, tiene sentido utilizar robots para acercarse a los materiales peligrosos, y la IA hace que estas máquinas sean más confiables.

La visión artificial y el análisis de sensores en tiempo real permiten a los robots identificar peligros mientras los operadores humanos mantienen una distancia segura. Drones equipados con IA han detectado pequeñas cantidades de material radiactivo desde cientos de metros de distancia en algunas manifestaciones. Mejoras como esta garantizan que los socorristas puedan controlar la situación sin ponerse en peligro.

A medida que avanza la tecnología robótica, los robots impulsados por IA también podrían limpiar y contener un derrame químico. Cuando esta práctica se generalice, los incidentes con materiales peligrosos causarán muchos menos daños.

5. Prevención de incidentes futuros

La IA también mejora el último paso en la respuesta a los materiales peligrosos. Muchas organizaciones ya Utilice la IA para optimizar las cadenas de suministro. destacando las ineficiencias y sugiriendo alternativas. El mismo concepto puede generar una optimización continua en los planes de respuesta a incidentes con materiales peligrosos.

Con el tiempo, las empresas acumularán datos sobre accidentes pasados con materiales peligrosos. Las soluciones de análisis predictivo pueden analizar estos conjuntos de datos para encontrar tendencias, como errores frecuentes o causas comunes de estos incidentes. Los gerentes de seguridad pueden utilizar estos conocimientos para perfeccionar sus operaciones y evitar situaciones similares en el futuro.

Cuantos más datos obtengan los modelos de IA sobre este tema, más precisos serán. En consecuencia, las respuestas a los materiales peligrosos pueden volverse cada vez más confiables con el tiempo.

La IA proporciona un apoyo crucial para las respuestas de emergencia

La respuesta a materiales peligrosos puede no ser la aplicación de IA más glamorosa, pero es crítica. La velocidad y precisión de la IA garantizan que las empresas puedan prevenir muchos accidentes químicos y minimizar los daños en los incidentes que ocurren.

Las respuestas de emergencia se vuelven cada vez más cruciales a medida que se aceleran las operaciones de la cadena de suministro pero aumentan los desafíos de la fuerza laboral. La automatización a través de la IA es la respuesta ideal. A medida que más organizaciones aprovechen esta oportunidad, esta tecnología podría remodelar la salud y la seguridad industriales.