California usa la IA para detectar incendios forestales antes de que se extiendan

La detección y control de incendios forestales antes de que puedan crecer de manera descontrolada son una de las grandes preocupaciones de las autoridades de no pocos países. Si no se consiguen frenar a tiempo, pueden destruir incluso pueblos y ciudades enteras, como estamos viendo estos días en Maui (Hawai, Estados Unidos). Por eso, contar con sistemas que permitan detectarlos casi en el momento en el que se inician es crucial. La tecnología puede ser vital para conseguirlo, y en California ya han recurrido a la IA para frenarlos.

El Departamento de Ingeniería Forestal y Protección de Incendios de California (Cal Fire) está utilizando un nuevo programa de software que emplea IA para detectar incendios forestales. Creado en colaboración con la Universidad de California en San Diego, se llama Alert California AI, y recibe información e imágenes de 1.032 cámaras giratorias de 360 grados. Con ellas se ha creado una red de vigilancia, activa durante las 24 horas, que cuenta incluso con visión que casi llega a ser infrarroja.

Se trata de un sistema que utiliza la IA para identificar anomalías en las imágenes que suministran las cámaras. Cuando las encuentra, notifica a los servicios de emergencia y a otras autoridades de lo detectado, para que comprueben si hay fuego que necesite una respuesta para apagarlo.

Este programa se lanzó el pasado mes de julio, y que se sepa, al menos ha permitido controlar un potencial incendio forestal. Su detección se produjo cuando una cámara grabó una llamarada de fuego a las tres de la mañana al este de San Diego (UCSD), en el Bosque Nacional Cleveland.

La Inteligencia Artificial detectó el fuego y avisó a un capitán de bomberos, que avisó a su vez a otros 60 bomberos. Entre todos reunieron 7 motores antiincendios, dos bulldozers, dos tanques de agua y dos equipos de bomberos forestales. Entre todos, apagaron las llamas en tres cuartos de hora.

La web de tecnología de Alerta California detalla que ,además, el sistema utiliza escaneados LiDAR tomados de avionetas y drones para generar información tridimensional precisa sobre las superficies escaneadas. Combina esto con las características físicas de las especies arbóreas para aprender más sobre la biomasa forestal, y el contenido en carbono de California. Según Cal Fire, el modelo de machine learning que por otra parte utiliza el sistema aprovecha la información contenida en petabytes de datos de las cámaras, lo que le permite diferenciar entre el humo y otras partículas aéreas.

El sistema lo desarrolló un equipo de ingenieros de la UCSD, utilizando IA de la empresa californiana DigitalPath. En Cal Fire han invertido alrededor de 20 millones de dólares en el programa, desarrollado a lo largo de los últimos cuatro años. Además, han prometido invertir más de 3,5 millones de dólares más en él en el futuro.

Neal Driscoll, Profesor de geología y geofísica en la UCSD, que es además el investigador principal del programa, ha subrayado que en California, en este momento, están «en un clima extremo. Por eso les damos los datos, porque este problema es más grande de lo que podemos abarcar. Necesitamos utilizar la tecnología para ayudar a conseguir cambios significativos, aunque solo sea un poco«. Por ahora, parece que en California les empieza a funcionar, aunque según Driscoll, el tamaño actual de las muestras que utilizan es demasiado pequeño para determinar la eficacia general del programa.