La amenaza de incendios forestales está aumentando: Así son las nuevas soluciones de IA para combatirlos
Mientras los incendios forestales arrasaban el centro de Chile este año, la startup alemana OroraTech, que analiza imágenes de satélite con inteligencia artificial, dijo que proporcionó imágenes térmicas por la noche, cuando los drones aéreos se utilizan con menos frecuencia.
Los incendios forestales provocados por el cambio climático han devastado comunidades desde Maui hasta el Mediterráneo este verano, matando a muchas personas, agotando a los bomberos y alimentando la demanda de nuevas soluciones. Y ahí ingresa la inteligencia artificial.
Los bomberos y las nuevas empresas están utilizando cámaras habilitadas con inteligencia artificial para escanear el horizonte en busca de señales de humo. Una empresa alemana está construyendo una constelación de satélites para detectar incendios desde el espacio. Y Microsoft está utilizando modelos de inteligencia artificial para predecir dónde podría desencadenarse el próximo incendio.
Mientras los incendios forestales se vuelven más grandes e intensos a medida que el mundo se calienta, los bomberos, las empresas de servicios públicos y los gobiernos están luchando para adelantarse a las llamas aprovechando la última tecnología de inteligencia artificial, que ha despertado tanto miedo como entusiasmo por su potencial para transformar la vida. Si bien los socorristas, cada vez más presionados, esperan que la IA les ofrezca una ventaja, todavía se necesitan humanos para verificar que la tecnología sea precisa.
Este verano, la principal agencia de extinción de incendios de California comenzó a probar un sistema de inteligencia artificial que busca humo a partir de más de 1.000 cámaras en la cima de una montaña y ahora lo está expandiendo a todo el estado.
El sistema está diseñado para encontrar “anomalías” y alertar a los centros de comando de emergencia, donde el personal confirmará si efectivamente hay humo o algo más en el aire.
“Lo bueno de esto es que aparece inmediatamente en la pantalla y los despachadores o personas que reciben llamadas pueden interrogar esa pantalla” y determinar si deben enviar un equipo, dijo Phillip SeLegue, jefe de personal de inteligencia del Departamento de Silvicultura y Protección contra Incendios de California.
Las cámaras, parte de una red que los trabajadores antes tenían que vigilar, proporcionan miles de millones de bytes de datos para que el sistema de inteligencia artificial los digiera. Si bien los humanos aún necesitan confirmar cualquier avistamiento de humo, el sistema ayuda a reducir la fatiga entre el personal que normalmente monitorea múltiples pantallas y cámaras, alertándolos para que miren solo cuando hay posible fuego o humo, dijo SeLegue.
Ya ha ayudado. Un jefe de batallón recibió una alerta de humo en medio de la noche, la confirmó en su teléfono celular y llamó a un centro de comando en San Diego para enviar a los socorristas al área remota.
Los despachadores dijeron que, si no hubieran sido alertados, el incendio habría sido mucho mayor porque probablemente no lo habrían notado hasta la mañana siguiente, dijo SeLegue.
La startup Pano AI de San Francisco adopta un enfoque similar: monta cámaras en torres de telefonía móvil que escanean en busca de humo y alertan a los clientes, incluidos los departamentos de bomberos, las empresas de servicios públicos y las estaciones de esquí.
Las cámaras utilizan el aprendizaje automático por visión por computadora, un tipo de IA.
“Están entrenados de manera muy específica para detectar humo o no, y los entrenamos con imágenes de humo e imágenes de no humo”, dijo la directora ejecutiva, Sonia Kastner.
Las imágenes se combinan con transmisiones de satélites meteorológicos gubernamentales que buscan puntos críticos, junto con otras fuentes de datos, como publicaciones en redes sociales.
La tecnología soluciona uno de los principales problemas de la forma tradicional de detectar incendios forestales: confiar en las llamadas al 911 de los transeúntes que necesitan la confirmación del personal antes de que se puedan desplegar las tripulaciones y los aviones que lanzan agua.
“En general, sólo una de cada 20 de estas llamadas al 911 es en realidad un incendio forestal. Incluso durante la temporada de incendios, puede ser una nube, niebla o una barbacoa”, señaló Kastner.
Los sistemas de Pano AI todavía dependen de la confirmación final, y los administradores reproducen un lapso de tiempo de la transmisión de la cámara para asegurarse de que salga humo.
Para combatir los incendios forestales, “la tecnología se está volviendo realmente esencial”, afirmó Larry Bekkedahl, vicepresidente senior de suministro de energía de Portland General Electric, la empresa de servicios públicos más grande de Oregon y cliente de Pano AI.
Las empresas de servicios públicos a veces desempeñan un papel en la provocación de incendios forestales, cuando sus líneas eléctricas son derribadas por el viento o por la caída de árboles. La empresa eléctrica de Hawái reconoció que sus líneas eléctricas provocaron un incendio devastador en Maui este verano después de haber sido aparentemente derribadas por fuertes vientos.
PGE, que suministra electricidad a 51 ciudades de Oregon, ha desplegado 26 cámaras Pano AI y Bekkedahl dijo que han ayudado a acelerar la respuesta y la coordinación con los servicios de emergencia.
Anteriormente, los departamentos de bomberos “corrían de un lado a otro buscando cosas y ni siquiera sabían exactamente dónde estaban”, señaló. Las cámaras ayudan a detectar incendios más rápidamente y a que los equipos lleguen al terreno más rápido, reduciendo hasta dos horas los tiempos de respuesta.
“Eso es significativo en términos de qué tan rápido puede propagarse y crecer el fuego”, comentó Bekkedahl.
Usar IA para detectar humo de incendios “es relativamente fácil”, dijo Juan Lavista Ferres, científico jefe de datos de Microsoft.
“Lo que no es fácil es tener suficientes cámaras que cubran suficientes lugares”, agregó, señalando áreas vastas y remotas en el norte de Canadá que se han quemado este verano.
El equipo de Ferres en Microsoft ha estado desarrollando modelos de inteligencia artificial para predecir dónde es probable que comiencen los incendios. Han alimentado el modelo con mapas de áreas que se quemaron anteriormente, junto con datos climáticos y geoespaciales.
El sistema tiene sus limitaciones: no puede predecir eventos aleatorios como la caída de un rayo. Pero puede examinar datos meteorológicos y climáticos históricos para identificar patrones, como áreas que suelen ser más secas. Incluso una carretera que indique que hay gente cerca es un factor de riesgo, dijo Ferres.
“No todo va a quedar perfectamente bien”, indicó. “Pero lo que puede hacer es construir un mapa de probabilidad (basado en) lo que sucedió en el pasado”.
La tecnología, que Microsoft planea ofrecer como herramienta de código abierto, puede ayudar a los socorristas que intentan descubrir dónde concentrar sus recursos limitados, señaló Ferres.
Otra empresa está mirando al cielo en busca de una solución. La startup alemana OroraTech analiza imágenes de satélite con inteligencia artificial.
Aprovechando los avances en tecnología de cámaras, satélites e inteligencia artificial, OroraTech ha lanzado dos mini satélites del tamaño de una caja de zapatos a una órbita baja, a unos 550 kilómetros sobre la superficie de la Tierra. La empresa con sede en Munich tiene la ambición de enviar ocho más el próximo año y, finalmente, poner 100 en el espacio.
Mientras los incendios forestales arrasaban el centro de Chile este año, OroraTech dijo que proporcionó imágenes térmicas por la noche, cuando los drones aéreos se utilizan con menos frecuencia.
Semanas después de que OroraTech lanzara su segundo satélite, detectó un incendio cerca de la comunidad de Keg River en el norte de Alberta, donde las llamas quemaron extensiones remotas de bosque boreal repetidamente este verano.
“Hay algoritmos en el satélite, muy eficientes para detectar incendios aún más rápido”, afirmó el director general Thomas Gruebler.
La IA también tiene en cuenta los niveles de vegetación y humedad para identificar brotes que podrían generar megaincendios devastadores. La tecnología podría ayudar a las agencias de extinción de incendios con poco esfuerzo a dirigir recursos a los incendios con el potencial de causar el mayor daño.
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