La IA puede ayudar a detectar incendios forestales más rápido y a combatirlos de manera más efectiva

En estados como California, la temporada de incendios forestales se ha vuelto más larga y más intensa, impulsada en gran medida por el cambio climático. En respuesta a la creciente amenaza de los incendios forestales, según CNN, varias startups han creado herramientas de IA destinadas a ayudar en la detección de incendios forestales.

Puede parecer obvio, pero la detección temprana es importante para los incendios forestales. Cuanto antes se detecte el incendio, más rápido se puede contener y menos daño causará. Afortunadamente, las herramientas de IA diseñadas por empresas como Descartes Labs, con sede en Sante Fe, parecen ser más efectivas para detectar incendios forestales que los bomberos o los civiles.

Herramienta de detección de incendios de Descartes Labs muestrea imágenes de satélites meteorológicos gubernamentales cada dos minutos, comparando las imágenes para detectar diferencias. Si hay alguna diferencia en las señales de temperatura en una región, podría indicar la presencia de un incendio forestal.

Los métodos actuales de detección de incendios forestales dependen principalmente de la observación de incendios con aviones o torres de vigilancia, pero un sistema que utiliza IA y satélites puede detectar incendios forestales mucho más rápido que estos métodos. La Oficina de Silvicultura del Estado de Nuevo México ha declarado que la herramienta de IA ha ayudado definitivamente al estado a localizar incendios forestales mucho más rápido que antes. La herramienta también proporciona a los primeros respondientes descripciones que pueden ayudar a determinar dónde se encuentra un incendio, lo que puede ser difícil cuando hay mucho humo o en una cordillera por la noche.

Descartes no es la única empresa que intenta utilizar IA para detectar incendios forestales. Northrop Grumman (NOC ) recientemente inició un contrato con el estado de California para diseñar herramientas de análisis de incendios forestales, y la startup Technosylva también ha invertido en la creación de métodos de predicción de incendios forestales.

No está claro si las tecnologías diseñadas por estas empresas pueden aumentar el riesgo de falsas alarmas como resultado de una mayor sensibilidad a posibles incendios. Sin embargo, lo que está claro es que las herramientas de IA diseñadas por Descartes pueden detectar incendios forestales mucho antes que incluso algunos de los mejores métodos de detección de incendios actuales. Por ejemplo, Descartes afirma que sus sistemas de detección pudieron alertar a Los Angeles Times sobre las coordenadas del incendio Kincade muy poco después de que comenzó el incendio. Descartes afirma que su tiempo de detección más rápido es de nueve minutos después de la ignición del incendio. Según CNN, Ernesto Alvarado, experto en incendios forestales e investigador de la Universidad de Washington, cualquier sistema que pueda detectar un incendio en menos de 30 minutos después de la ignición es bastante impresionante.

Descartes está comenzando a explorar otros métodos para utilizar IA y datos para ayudar a detectar y rastrear incendios. Por ejemplo, la empresa está diseñando modelos de elevación digital que pueden describir pendientes empinadas que podrían obstaculizar los esfuerzos de combate contra incendios. Descartes está logrando esto utilizando una variedad de algoritmos que cada uno vota sobre la posición de un incendio en un mapa y llegan a un consenso.

Aunque las herramientas desarrolladas por Descartes y otros pueden ser efectivas para permitir la detección más rápida de incendios, llevar a los equipos de respuesta a incendios a posición es un desafío por sí solo, y a menos que se resuelva este problema, los algoritmos de detección de incendios pueden no ser tan efectivos como teóricamente posible. Por ejemplo, incluso después de que una posible ignición sea marcada por las herramientas de Descartes, el incendio tiene que ser remitido a las autoridades correspondientes, como una oficina de campo que pueda verificar la existencia del incendio. Después de esto, la notificación debe ir a los departamentos de bomberos en el área que deben evaluar la mejor manera de responder al incendio. Estos desafíos logísticos pueden imponer límites en la efectividad de los sistemas de detección de incendios, pero incluso así, cuando se trata de detectar incendios, antes es siempre mejor.