Investigadores están desarrollando un innovador método de Inteligencia Artificial capaz de predecir incendios forestales con una precisión significativamente mayor que los modelos actuales.
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Este sistema no solo analiza el clima, sino que ajusta sus índices predictivos a factores hiperlocales como el tipo de vegetación, la topografía y las fuentes de ignición específicas, prometiendo una nueva era en la prevención de catástrofes ambientales.
Superando la meteorología y la historia
Los modelos predictivos de incendios forestales actuales suelen basarse principalmente en variables amplias como la temperatura, la humedad y los datos históricos de incendios. El nuevo modelo de IA va mucho más allá, integrando una red de datos mucho más rica y dinámica.
El sistema utiliza algoritmos avanzados para realizar ajustes finos (fine-tuning) en sus índices de riesgo, tomando en cuenta:
- Factores Locales: Densidad y tipo de vegetación, composición del suelo y topografía (pendientes, valles).
- Fuentes de Ignición: La proximidad a carreteras, líneas eléctricas, asentamientos humanos y otras posibles fuentes de inicio de fuego.
- Dinámica del Viento: El modelo mejora la capacidad de predecir no solo dónde comenzará un incendio, sino también cómo se propagará en las primeras horas, que son las más críticas.
De la predicción a la estrategia de combate
La mayor precisión de este modelo de IA no solo sirve para emitir alertas, sino que tiene un impacto directo en la estrategia de respuesta. Al predecir el riesgo con mayor certeza y geolocalización, las autoridades pueden preposicionar brigadas, aviones y equipos de extinción en las zonas de mayor peligro antes de que se inicie el fuego.
Permite emitir alertas preventivas a la población en áreas específicas, evitando la evacuación masiva e innecesaria de regiones con menor riesgo.
Al predecir mejor la ruta potencial de un incendio (según el tipo de vegetación y el viento), los equipos pueden concentrar los cortafuegos y el material ignífugo de manera más eficiente.
Este avance subraya el rol esencial de la Inteligencia Artificial como herramienta de gestión ambiental y de desastres, ofreciendo la posibilidad de salvar vidas, proteger ecosistemas y reducir miles de millones en pérdidas.
Ficha Técnica: Modelo de IA para Predicción de Incendios Forestales (Universidad Bar Ilan / Tel Aviv)
| Elemento | Descripción y Hallazgos Clave |
|---|---|
| Nombre del Modelo / IA | No tiene un nombre comercial conocido. Se describe como un algoritmo genético y un Modelo de Deep Learning (Aprendizaje Profundo) calibrado y específico para cada región. |
| Desarrolladores | Dr. Oren Glickman y Dr. Assaf Shmuel del Departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad Bar Ilan (Israel), en colaboración con expertos de las Universidades de Ariel y Tel Aviv . |
| Publicación Científica | La investigación fue publicada en la revista Scientific Reports (y otro estudio relacionado en npj Natural Hazards de Nature ). |
| Tipo de Enfoque | Hiperlocal y Adaptativo. Mejora los índices meteorológicos tradicionales (como el Índice de Incendios Canadiense) al calibrar los datos a factores específicos de cada país o región. |
| Precisión Reportada | El modelo que predice incendios causados por rayos reportó una precisión superior al 90% (un avance clave en ese tipo de ignición). El modelo genético de adaptación regional aumentó la precisión general de predicción del 70% al 86% . |
| Datos de Entrada | Siete años de información satelital global de alta resolución , datos climáticos detallados, vegetación, uso de la tierra y fuentes de ignición (la clave de su enfoque “hiperlocal”). |
| Acceso al Público | Acceso limitado o nulo para el usuario final. Estos modelos de IA son herramientas de investigación y están diseñados para ser utilizados por servicios de emergencia, cuerpos de bomberos y agencias gubernamentales de manejo de desastres para la toma de decisiones y la asignación de recursos. |