Come l’AI Rivoluzionerà la Difesa contro gli Incendi

Gli incendi sono in aumento e stanno causando più danni. Durante il primo semestre dell’anno scorso, i danni negli Stati Uniti sono saliti a 101 miliardi di dollari, compresa la perdita di centrali elettriche, ospedali, sistemi di comunicazione e di approvvigionamento idrico.

Abbiamo un numero sufficiente di vigili del fuoco addestrati, ma la tecnologia attuale non è sufficiente per gestire i livelli di pericolo che vediamo negli incendi di oggi.

Il problema

Il numero di incendi e la superficie bruciata è impressionante. Il Centro per la Filantropia delle Catastrofi afferma che “al 21 agosto 2025, più di 3.997.080 acri sono stati bruciati negli Stati Uniti quest’anno, in 44.470 incendi”.

Questi incendi fanno parte di una tendenza più ampia in cui vediamo un aumento del rischio di incendio e di perdita.

Sorprendentemente, nonostante l’aumento del rischio per la sicurezza personale e per l’economia, gli strumenti che utilizziamo per combatterli non sono cambiati per più di cinquant’anni.

Operazioni di lotta agli incendi: un’introduzione

Le operazioni di lotta agli incendi sono complesse e richiedono la partecipazione di più livelli.

Tuttavia, gli operatori di pompe determinano ancora la pressione dell’acqua manualmente e le bocche di fuoco continuano a distribuire un flusso d’acqua irregolare.

Inoltre, questo metodo obsoleto non produce alcun dato, lasciando i capi dei vigili del fuoco all’oscuro di come stiano performando le loro squadre e se gli sforzi di soppressione stiano funzionando.

Lotta agli incendi manuale e le sue sfide

Ci sono limitazioni significative con i modelli di soppressione degli incendi attuali, poiché si basano su calcoli manuali in situazioni ad alta pressione.

Il collegamento mancante con l’hardware solo

L’attenzione sugli equipaggiamenti di lotta agli incendi è stata storicamente focalizzata sulla meccanica e su come funzionano, piuttosto che su quanto sono “intelligenti”.

Un modello migliorato: predittivo, connesso, autonomo

I dati sono fondamentali, soprattutto quando si tratta di soppressione degli incendi; offrono dettagli chiave su ogni flusso d’acqua e pressione del motore; sui livelli d’acqua disponibili; su quali tubi sono utilizzati; e sull’efficacia dell’applicazione dell’acqua.

Entrano in scena le analisi prescrittive.

Nel futuro, le analisi prescrittive suggeriranno modi per utilizzare le risorse in modo efficace.

Cambiare il modo in cui rispondiamo agli incendi: prevedere, schierare, sopprimere

L’attrezzatura di lotta agli incendi tradizionale non è più sufficiente.

Prevedere: da reattivo a proattivo

Questo stadio cambia la risposta agli incendi da reattiva a proattiva.

• I modelli di intelligenza artificiale studiano i cambiamenti di pressione e il flusso di fluidi nel sistema idraulico del motore.

• La previsione delle risorse aiuta a prevedere quando un motore esaurirà l’acqua.
• Gli algoritmi di manutenzione predittiva aiutano a identificare problemi di attrezzatura, come una guarnizione di pompa rotta o una valvola, settimane prima che si verifichino.

Schierare: risposta immediata

La fase “schierare” utilizza i dati raccolti nella fase “prevedere” per creare una risposta immediata.

• L’allocazione dinamica delle risorse significa che componenti come il flusso d’acqua, la pressione e la bocca di fuoco vengono modificati in tempo reale per adattarsi a ciò che si prevede durante un incendio.
• Un livello di supporto alle decisioni riduce lo sforzo mentale necessario per i calcoli manuali.
• Il controllo adattivo incorpora nuove informazioni e consente al sistema di adattarsi rapidamente.

Sopprimere: precisione di impatto

Le informazioni raccolte durante le fasi “prevedere” e “schierare” si combinano per estinguere rapidamente e efficacemente gli incendi utilizzando le risorse minime.

• Consegna migliorata: questo sposta l’approccio tradizionale di “circondare e annegare”, che genera sprechi e danni inutili, per fornire la quantità giusta di acqua e pressione necessaria per estinguere l’incendio.
• Risposta in tempo reale: i sensori misurano il successo degli sforzi di soppressione in relazione ai cambiamenti di temperatura e alla forza della linea del fuoco.
• Il processo è controllato attraverso un feedback all’interno di un sistema chiuso automatizzato, che monitora costantemente le proprie prestazioni e si adatta di conseguenza.

Il punto fondamentale

Raccogliere dati trasforma il motore antincendio da una macchina in un sistema intelligente che utilizza sensori, apprendimento automatico e analisi in tempo reale per fornire informazioni strategiche critiche.

I vigili del fuoco possono cambiare il modo in cui combattono gli incendi utilizzando i dati e l’AI, consentendo loro di misurare il proprio successo e trasformare i metodi di soppressione degli incendi.