Un equipo de ingenieros de la Université de Moncton está perfeccionando un algoritmo que funciona con imágenes de satélite y drones para detectar incendios de manera más precisa que los humanos. La tecnología también pronostica cómo se propagará un incendio, lo que ayuda a los bomberos a saber dónde enviar recursos.
Investigadores de la Université de Moncton en New Brunswick, Canadá, están desarrollando un novedoso enfoque para combatir la creciente amenaza de incendios forestales en el país: enseñar a la inteligencia artificial a encontrarlos más rápido.
El equipo de ingenieros está perfeccionando un algoritmo que trabaja con imágenes de satélite y drones para detectar incendios de manera más precisa que los humanos.
Además, la tecnología también puede predecir cómo se propagará un incendio, lo que ayuda a los bomberos a saber dónde enviar recursos.
El profesor de ciencias de la computación, Moulay Akhloufi, quien dirige el Laboratorio de Percepción, Robótica y Máquinas Inteligentes, afirma que la inteligencia artificial es más precisa que el ojo humano para detectar incendios.
Algunos de los algoritmos son capaces de obtener más del 99 por ciento de precisión al detectar incendios.
Después de la peor temporada de incendios forestales en la historia de Canadá, los expertos en la materia están recurriendo cada vez más a la modelación y los satélites como herramientas importantes.
Aunque aún están en las primeras etapas de desarrollo, algunos bomberos ya están utilizando la inteligencia artificial para tomar decisiones sobre el terreno.
Mike Flannigan, experto en incendios forestales de la Universidad Thompson Rivers, afirma que están utilizando el aprendizaje automático para mejorar la gestión de incendios forestales, aunque no es una solución a todos los problemas.
En el laboratorio de Moncton, los investigadores están estudiando cómo el aprendizaje automático puede ayudar tanto en la detección temprana de incendios como en la modelación de su propagación posible.
El algoritmo para detectar incendios en poco tiempo analiza datos de diferentes fuentes, incluyendo sensores en el suelo e imágenes de drones y satélites.
Mediante esas imágenes, escanea rápidamente pixel por pixel para buscar humo o llamas, un nivel de precisión más allá de lo que el ojo humano podría detectar.
Si encuentra algo preocupante, el algoritmo luego considera las condiciones ambientales, como calor y viento, para determinar si realmente es un incendio.
El equipo de ingenieros también está investigando cómo los drones podrían utilizarse para combatir incendios desde el aire.
Moulay Akhloufi afirma que están trabajando en el desarrollo de algoritmos que se adapten a diferentes condiciones y que, con más satélites en el cielo, la tecnología será más fácil de usar en Canadá. Utilizan datos para entrenar los algoritmos, de modo que sean capaces de detectar estos pequeños píxeles que indican que hay humo o fuego comenzando.
El modelo de propagación de incendios del equipo de ingenieros necesitará más datos de satélite para utilizarse de manera efectiva en Canadá, ya que actualmente no hay suficiente información para que los modelos sean lo suficientemente precisos.
El Satélite WildFireSat, planeado para ser lanzado en 2029 por la Agencia Espacial Canadiense, se convertirá en una herramienta valiosa para el monitoreo de incendios.
El objetivo es que las imágenes y datos estén en manos de los tomadores de decisiones en media hora.
La información más precisa permitirá a los equipos de gestión de incendios prepararse para el día siguiente y priorizar diferentes incendios.
A medida que los incendios forestales empeoran, la agencia espacial de Canadá quiere convertirse en el ojo en el cielo de los bomberos.
Los expertos en clima dicen que los incendios catastróficos son una tendencia que probablemente continuará en el futuro, lo que crea una creciente necesidad de nuevas herramientas para los bomberos.