Come l’AI Rivoluzionerà la Difesa contro gli Incendi

Gli incendi boschivi aumentano per numero e intensità e provocano danni sempre maggiori. Nella prima metà dello scorso anno, i danni negli Stati Uniti sono saliti a 101 miliardi di dollari, compresa la perdita di centrali elettriche, ospedali, sistemi di comunicazione e reti di approvvigionamento idrico.

Disponiamo di un numero sufficiente di vigili del fuoco addestrati, ma la tecnologia attuale non basta ad affrontare i livelli di pericolo degli incendi di oggi.

Il problema

Il numero degli incendi e la superficie bruciata sono impressionanti. Il Center for Disaster Philanthropy riferisce che “al 21 agosto 2025, negli Stati Uniti erano bruciati oltre 3.997.080 acri nel corso dell’anno, in 44.470 incendi”.

Questi incendi fanno parte di una tendenza più ampia, caratterizzata da un aumento del rischio di incendio e delle perdite. Il cambiamento dei modelli degli incendi crea gravi problemi per il clima, gli edifici e le strade, la salute pubblica e l’economia.

È sorprendente che, nonostante il crescente rischio per la sicurezza personale e per l’economia, gli strumenti usati per combattere gli incendi non siano cambiati da più di cinquant’anni.

Operazioni antincendio: i principi di base

Le operazioni antincendio sono complesse e coinvolgono più livelli. Il primo è costituito dai vigili del fuoco in prima linea, spesso numerosi, che usano manichette e lance per distribuire l’acqua. Un battaglione comprende un gruppo di autopompe ed è diretto dal comandante di battaglione, responsabile dell’assegnazione delle risorse. L’ultimo livello è il centro di controllo principale, che può inviare diversi battaglioni a combattere un incendio e, quando necessario, richiedere l’intervento di mezzi aerei antincendio.

Tuttavia, gli addetti alle pompe determinano ancora manualmente la pressione dell’acqua e le lance continuano a distribuire un flusso irregolare. Ne conseguono spreco d’acqua, affaticamento, minore efficacia nello spegnimento e un rischio di lesioni più elevato a causa dei picchi incoerenti di pressione.

Inoltre, questo metodo obsoleto non produce dati, lasciando i comandanti all’oscuro delle prestazioni delle squadre e dell’efficacia degli interventi di soppressione.

La lotta manuale agli incendi e le sue difficoltà

Gli attuali modelli di soppressione presentano limiti significativi perché si basano su calcoli manuali in situazioni di forte pressione. I vigili del fuoco non dispongono di informazioni sulle portate ideali e il personale di comando distribuisce le risorse senza una vera analisi del comportamento dell’incendio o dei livelli delle riserve idriche. Senza strumenti predittivi, tenere il passo con le nuove minacce diventa esponenzialmente più difficile.

Ciò che manca quando si usa soltanto l’hardware

L’attenzione dedicata alle attrezzature antincendio si è storicamente concentrata sulla meccanica e sul funzionamento, non sul loro grado di “intelligenza”. Di conseguenza, gli operatori delle pompe devono modificare manualmente la pressione e contemporaneamente controllare gli indicatori in situazioni critiche. Senza dati sulla portata e sulle prestazioni delle lance, i vigili del fuoco sono costretti a risolvere mentalmente problemi complessi di fluidodinamica mentre si trovano davanti a un incendio violento.

Un modello migliore: predittivo, connesso e autonomo

I dati sono fondamentali, soprattutto nella soppressione degli incendi. Forniscono dettagli essenziali sulla portata e sulla pressione dell’acqua di ogni autopompa, sui livelli d’acqua disponibili, sulle manichette utilizzate e sull’efficacia dell’applicazione dell’acqua. Questi dati aiutano i comandanti di battaglione nelle situazioni complesse, ma da soli non sono più sufficienti.

Entrano così in gioco le analisi prescrittive. Utilizzate nelle mappe del combustibile, nei sistemi GIS e nelle applicazioni meteorologiche, possono offrire in anticipo informazioni decisive: avvisare che l’acqua sta per esaurirsi, indicare la probabilità di un guasto dell’attrezzatura e stimare come potrebbe propagarsi l’incendio in base alla strategia in corso. I dipartimenti possono così prepararsi invece di limitarsi a reagire alle emergenze.

In futuro, l’analisi prescrittiva suggerirà come usare le risorse nel modo più efficace. L’apprendimento per rinforzo aiuterà i sistemi a individuare le posizioni migliori per ogni autopompa, stabilire le portate corrette e trovare il modo più rapido per spegnere un incendio con il minimo consumo d’acqua. In base ai dati storici, riteniamo che l’analisi prescrittiva possa ridurre del 50% l’uso dell’acqua e raddoppiare l’efficacia degli interventi di soppressione.

Cambiare la risposta agli incendi: prevedere, dispiegare, sopprimere

Le attrezzature antincendio tradizionali non sono più sufficienti. I dati stanno cambiando tutto e un nuovo approccio — prevedere, dispiegare, sopprimere — trasformerà il modo in cui combattiamo gli incendi.

Prevedere: da reattivi a proattivi

Questa fase sposta la risposta dalla reazione all’emergenza alla preparazione anticipata. Utilizzando le informazioni provenienti da sistemi collegati, si passa dalla semplice consultazione dei dati storici a informazioni in tempo reale.

• I modelli di AI studiano le variazioni di pressione e il flusso dei fluidi nei sistemi idraulici dell’autopompa. In questo modo, i calcoli mentali degli operatori vengono sostituiti da calcoli accurati basati sulla fisica.
• Le previsioni sulle risorse aiutano a determinare quando un’autopompa esaurirà l’acqua. Esaminando la velocità del consumo, i comandanti sanno in anticipo quando cercare altre fonti, prima che il serbatoio si svuoti.
• Gli algoritmi di manutenzione predittiva individuano problemi come una guarnizione della pompa o una valvola danneggiata settimane prima che provochino un guasto durante l’intervento. Ciò consente di evitare problemi nascosti che spesso indeboliscono i sistemi più vecchi.

Dispiegare: risposta immediata

La fase di dispiegamento utilizza i dati raccolti nella fase di previsione per creare una risposta immediata. Agisce come centro di controllo principale sulla scena dell’incendio, unificando componenti che storicamente operavano in silos separati.

• L’assegnazione dinamica delle risorse modifica in tempo reale elementi come portata, pressione e configurazione delle lance per adattarli all’evoluzione prevista dell’incendio. Se il fuoco cresce, il sistema può suggerire o applicare automaticamente la pressione necessaria a spegnerlo.
• Un livello di supporto decisionale riduce il notevole sforzo mentale richiesto dai calcoli manuali. Nelle situazioni che cambiano rapidamente risponde alla domanda: “Dove serve maggiormente la prossima autopompa?”.
• Il controllo adattivo incorpora le nuove informazioni e permette al sistema di correggersi rapidamente. Quando cambia il vento o una linea d’acqua viene chiusa, la strategia si aggiorna in tempo reale per mantenere sicurezza ed efficienza.

Sopprimere: precisione dell’intervento

Le informazioni raccolte durante le fasi di previsione e dispiegamento vengono combinate per spegnere l’incendio in modo rapido ed efficace usando il minimo delle risorse.

• Erogazione migliorata: si abbandona l’approccio tradizionale del “circondare e inondare”, che spreca acqua e provoca danni inutili, a favore della quantità e della pressione esatte necessarie per spegnere l’incendio.
• Feedback in tempo reale: i sensori valutano il successo dell’intervento rispetto alle variazioni di temperatura e all’intensità del fronte di fuoco. Il sistema di feedback si ricalibra e propone alternative alle portate o agli angoli d’attacco correnti.
• Il processo viene governato dal feedback all’interno di un sistema automatizzato a ciclo chiuso, che controlla continuamente le proprie prestazioni e si regola di conseguenza. L’obiettivo finale è migliorare efficienza e precisione, facendo in modo che gli interventi di spegnimento siano sempre un passo avanti rispetto al fuoco.

Il punto essenziale

La raccolta dei dati trasforma l’autopompa da semplice macchina in un sistema intelligente che usa sensori, apprendimento automatico e analisi in tempo reale per fornire informazioni strategiche essenziali. Si crea così un nuovo livello di consapevolezza operativa e un sistema moderno di protezione antincendio.

Grazie ai dati e all’AI, i vigili del fuoco possono cambiare il modo in cui affrontano gli incendi, misurando i risultati e trasformando i metodi di soppressione.