La travesía que el doctor Nicola Ivaldo, un reconocido cirujano ortopédico de 66 años y montañista experimentado, inició el pasado domingo 22 de septiembre de 2024, terminó de forma trágica. El médico se adentró en solitario en los Alpes del Piamonte, en Italia, y su desaparición se reportó el lunes posterior, cuando no acudió a su puesto de trabajo, lo que encendió las alarmas entre sus allegados y colegas.
Durante las primeras fases del operativo, las brigadas de rescate hallaron su vehículo en la zona de Castello di Pontechianale, ubicada en el valle de Varaita. Este hallazgo fue determinante para establecer un perímetro de búsqueda. Los últimos registros de su señal telefónica lo ubicaron cerca de los imponentes picos Monviso y Visolotto, una región caracterizada por su geografía accidentada y de acceso extremadamente complejo, convirtiéndose en el foco de los esfuerzos de localización.
El entorno representaba un reto técnico mayúsculo, con cientos de kilómetros de senderos que serpentean entre los peñascos de ambas cumbres. Simone Bobbio, quien actúa como portavoz del Servicio de Socorro Alpino y Espeleológico de Piemonte (CNSAS), subrayó que la magnitud del área dificultó considerablemente las operaciones. En la búsqueda inicial participaron más de 50 especialistas y se emplearon helicópteros, pero tras una semana de labores y la llegada de las primeras nevadas de septiembre, las autoridades suspendieron la misión debido a las condiciones climáticas adversas.
El rol determinante de la tecnología avanzada
En julio de 2025, aprovechando el deshielo estival, el CNSAS retomó las operaciones de búsqueda integrando herramientas de inteligencia artificial. Esta nueva estrategia consistió en el uso de drones equipados con un software especializado para el procesamiento de miles de fotografías capturadas desde el aire. Esta tecnología permitió explorar barrancos profundos que resultaban inaccesibles para los rescatistas a pie.
La eficiencia de esta herramienta fue notable: los drones lograron cubrir una extensión de 183 hectáreas en apenas cinco horas, generando un banco de más de 2.600 imágenes en alta resolución. El sistema de IA examinó cada píxel del material visual en busca de patrones extraños o colores inusuales. Fue así como el algoritmo detectó un objeto de color rojo que se encontraba parcialmente oculto por restos de nieve.
A pesar de la precisión tecnológica, la intervención humana siguió siendo crucial. Saverio Isola, jefe de la estación de rescate en Torino, aclaró que los expertos debieron filtrar los datos para evitar errores comunes del software, como la confusión con desechos plásticos o formaciones rocosas singulares. El equipo decidió enfocar su atención en los sectores donde un profesional de la montaña como Ivaldo habría transitado con mayor probabilidad.
Localización en el peñasco norte de Monviso
Tras 72 horas de haber reiniciado el rastreo, las cuadrillas ubicaron los restos del cirujano en un barranco del flanco norte de Monviso, a una altitud de 3.250 metros. La recuperación del cuerpo se efectuó mediante un helicóptero, confirmándose que el destello rojo visto en las fotos era, efectivamente, su equipo de protección.
“La clave fue un casco rojo detectado por el software”
, puntualizó Bobbio respecto al éxito del operativo.
Este caso ha puesto de relieve cómo la sinergia entre los drones, la IA y el conocimiento humano puede transformar los protocolos de emergencia. Según el CNSAS, la agilidad de los drones es una ventaja comparativa frente a los helicópteros tradicionales en terrenos confinados. Saverio Isola añadió una reflexión sobre la estrategia empleada:
“Recolectamos toda la información de misiones anteriores y estudiamos los senderos que podrían haber atraído a Ivaldo”
, lo que permitió una gestión más eficiente de los recursos disponibles.
Contexto global y desafíos del uso de IA
El rescate de Ivaldo se suma a otros precedentes internacionales. En el año 2021, un sistema denominado SARUAV, creado en la Universidad de Breslavia (Polonia), fue fundamental para salvar a un hombre de 65 años en Beskid Niski tras analizar 782 capturas en poco tiempo. Asimismo, en 2023, algoritmos similares permitieron encontrar restos en países como Escocia y Austria.
No obstante, la tecnología aún enfrenta obstáculos. Tomás Niedzielski, líder del proyecto SARUAV, advirtió que en zonas con vegetación densa o bosques espesos, la capacidad de detección disminuye y aumentan los falsos positivos. Para mitigar esto, los especialistas trabajan en el entrenamiento continuo de los modelos de aprendizaje automático, los cuales presentan mejor rendimiento en espacios abiertos y con poca interferencia visual.
Por otro lado, existen preocupaciones sobre el marco normativo. Daniele Giordan, del Instituto de Investigación para la Protección Hidrogeológica de Italia (IRPI), señaló los dilemas éticos:
“Identificar formas humanas en imágenes puede acarrear problemas legales”
. Actualmente, se desarrollan algoritmos que buscan ofrecer precisión georreferenciada respetando las normativas de privacidad.
Hacia un futuro de rescates inteligentes
La innovación no se detiene; investigadores de la Universidad de Glasgow han diseñado un sistema que utiliza machine learning para proyectar posibles rutas de personas extraviadas. Esta metodología busca generar mapas predictivos para que los rescatistas concentren su energía en las áreas con mayor probabilidad de hallazgo, incluso en bosques complicados.
La integración de estos sistemas en tiempo real promete revolucionar la supervivencia en la montaña. El desenlace del caso de Nicola Ivaldo reafirma que, aunque la naturaleza sea implacable, la combinación de la experiencia humana con el análisis automatizado de datos es la frontera final para salvar vidas en situaciones críticas.
Fuente: Infobae