How AI is Breaking Down Language Barriers in Weather Service

La inaccesibilidad de las alertas meteorológicas ha tenido consecuencias graves. Los sistemas de alertas federales, estatales y locales de un solo idioma han provocado que quienes no hablan inglés queden expuestos a un mayor riesgo durante condiciones meteorológicas peligrosas. Por ejemplo, un estudio de 2020 encontró que las advertencias de emergencia durante el incendio Thomas en California en 2017 inicialmente solo estaban disponibles en inglés, lo que resultó en que cientos de residentes latinos o latinos desconocieran la información y las evacuaciones que salvan vidas.

Desafortunadamente, estos incidentes no son infrecuentes. Las barreras lingüísticas que bloquean alertas meteorológicas en todo el mundo han provocado que quienes no hablan inglés no se enteren de operativos de evacuación y terminen sufriendo lesiones graves o cosas peores. Sin traducciones para las alertas de emergencia, las personas que no hablan inglés enfrentan una desventaja que amenaza la vida y no tienen acceso a información importante, como advertencias de inundaciones, rutas de evacuación y avisos de aire inseguro, durante eventos climáticos extremos.

«Si hay un error de traducción en un informe meteorológico traducido y alguien toma la acción equivocada en función de esa traducción perdida, entonces alguien podría resultar herido o incluso muerto debido a eso», dijo Phil Stiefel, líder de soluciones de LILT, a Axios.

Sin embargo, las organizaciones del sector público, como el Servicio Meteorológico Nacional, se están asociando con LILT para cerrar la brecha de accesibilidad lingüística con tecnologías de traducción innovadoras. Herramientas como las memorias de traducción (TM) y la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar en la entrega de traducciones en tiempo real a fin de enviar alertas más rápidamente y con mayor exactitud.

Según Axios:

«Al incorporar una combinación de software y traductores humanos, la plataforma LILT aprende de los lingüistas en tiempo real utilizando una red neuronal o un sistema informático modelado libremente en el cerebro, que continúa aprendiendo y mejorando a medida que se introducen más datos en el sistema.

El equipo detrás de LILT, que a principios de este año recaudó una Serie C de 55 millones de dólares, comercializa su velocidad de traducción a un ritmo de al menos tres veces la velocidad de otros servicios de traducción, al tiempo que retoma la jerga y los dialectos regionales.

El software es utilizado por los pronosticadores humanos en la oficina de pronósticos del NWS, y el motor de IA sugiere traducción para que los traductores trabajen, mientras que almacena activamente toda su información».

«A partir de estos proyectos [piloto de IA] [con LILT], esperamos aprender la viabilidad de aplicar la automatización para ganar eficiencia con los tiempos de entrega de la traducción mientras se reduce la carga de la traducción para nuestro personal, especialmente durante eventos climáticos peligrosos críticos», comparte con Axios Monica Bozeman, líder de traducción automatizada de idiomas en la Oficina de Procesamiento Central del NWS.

De cara al futuro, la tecnología avanzada de LILT y la asociación estratégica con NWS tendrán un impacto notable en los sistemas de alerta meteorológica al traducir contenido a nuevos idiomas que NWS nunca ha admitido antes. La IA y las traducciones automatizadas serán claves para abordar la inaccesibilidad lingüística y transformar el modo en que se comparten decisiones que pueden salvar vidas durante eventos meteorológicos extremos.