Investigadores de la USC han desarrollado un nuevo método para predecir con precisión la propagación de incendios forestales. Combinando imágenes satelitales e inteligencia artificial, su modelo ofrece avances potenciales en el manejo de incendios forestales y la respuesta a emergencias.
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Un estudio preliminar publicado en Evidence-Based Inteligencia artificial para sistemas terrestres. El modelo de la USC utiliza datos satelitales para rastrear el progreso de los incendios forestales en tiempo real y luego introduce esa información en un sofisticado algoritmo informático que puede predecir con precisión la trayectoria probable, la intensidad y la tasa de crecimiento de un incendio.
Estudio
El estudio se produce en un momento en que California y gran parte del oeste de Estados Unidos se enfrentan a una temporada de incendios forestales cada vez más grave. Una peligrosa combinación de viento, sequía y calor extremo ha provocado múltiples incendios en todo el estado. Entre ellos, el Lake Fire, el incendio forestal más grande en el estado este año, ya ha quemado 38,000 acres en el condado de Santa Bárbara.
“Este modelo representa un importante paso adelante en nuestra capacidad para combatir los incendios forestales”, dijo Brian Sheedy, estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC y autor correspondiente del estudio. “Al proporcionar datos más precisos y oportunos, nuestra herramienta potencia los esfuerzos de los bomberos y los equipos de evacuación en la primera línea de lucha contra los incendios forestales”.
Ingeniería inversa del comportamiento de los incendios forestales con IA
Los investigadores comenzaron recopilando datos históricos de incendios forestales a partir de imágenes satelitales de alta resolución. Al estudiar cuidadosamente el comportamiento de incendios forestales pasados, los investigadores pudieron determinar cómo comenzó, se propagó y finalmente se contuvo cada incendio. Su análisis exhaustivo reveló patrones influenciados por diversos factores como el clima, el combustible (por ejemplo, árboles, maleza, etc.) y el terreno.
Luego entrenaron un modelo informático generativo impulsado por IA conocido como Red Adversaria Generativa Condicional de Wasserstein, o cWGAN, para predecir cómo estos factores afectan la forma en que se gasta el tiempo. ¿Cómo se desarrollan los incendios forestales? Le enseñaron al modelo a reconocer patrones en imágenes de satélite que coincidían con los brotes de incendios forestales en su modelo.
Luego probaron el modelo cWGAN en incendios forestales en California entre 2020 y 2022 para determinar dónde se propagarían los incendios. “Al estudiar el comportamiento de incendios pasados, podemos crear un modelo que predice cómo podrían propagarse los incendios en el futuro”, dijo Asad Oubrai, profesor de ingeniería aeroespacial y mecánica en la USC Viterbi y coautor del estudio.
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Uso de IA para predecir incendios forestales: modelos impresionantes
Oberoi y Sheedy quedaron impresionados de que cWGAN, inicialmente entrenado con datos simulados simples en condiciones ideales como terreno plano y viento unidireccional, tuviera un buen desempeño en sus pruebas en incendios forestales de California. Atribuyen este éxito al hecho de que cWGAN se utilizó junto con datos reales de incendios forestales procedentes de imágenes satelitales en lugar de hacerlo solo.
Oberoi, cuya investigación se centra en el desarrollo de modelos informáticos para comprender la física subyacente de diversos fenómenos, ha modelado de todo, desde el flujo de aire turbulento en las alas de un avión hasta enfermedades infecciosas y cómo las células crecen dentro del tumor e interactúan con su entorno. De todo lo que ha modelado, Oberoi señala que los incendios forestales son los más desafiantes.
“Los incendios forestales implican procesos complejos: combustibles como hierba, arbustos o árboles se queman, provocando reacciones químicas complejas que generan calor y corrientes de aire. Factores como la topografía y el clima también influyen en el comportamiento del fuego. Hay patrones: los incendios no se propagan mucho en condiciones húmedas, pero se mueven rápidamente en condiciones secas”, dijo. “Estos son procesos muy complejos, caóticos y no lineales. Para modelarlos con precisión, hay que tener en cuenta todos estos factores diferentes. Se necesita informática avanzada”.
