Investigadores de la Universidad de Bar-Ilan desarrollan modelo de IA que predice incendios forestales provocados por rayos con una precisión sin precedentes

Un nuevo y revolucionario modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por investigadores israelíes promete transformar la predicción de incendios forestales, con un enfoque particular en aquellos provocados por rayos, que se han vuelto cada vez más comunes debido al cambio climático. Este nuevo modelo de IA puede predecir dónde y cuándo es más probable que los rayos provoquen incendios forestales, alcanzando una precisión superior al 90 %, un hito en la previsión de incendios.

El Dr. Oren Glickman y el Dr. Assaf Shmuel, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Bar-Ilan, en colaboración con expertos de las universidades de Ariel y Tel Aviv, utilizaron siete años de datos satelitales globales de alta resolución, junto con factores ambientales detallados como vegetación, patrones meteorológicos y topografía, para mapear y predecir los riesgos de incendios provocados por rayos a nivel mundial. Su investigación fue publicada recientemente en Scientific Reports.

Lo que hace tan significativa esta investigación es la capacidad del modelo para predecir incendios provocados por rayos con una precisión extraordinaria. El modelo de IA supera los índices tradicionales de peligro de incendios al adoptar un enfoque global basado en datos. Integra información de satélites, sistemas meteorológicos y factores ambientales para evaluar la probabilidad de incendios causados por rayos, superando las limitaciones de los modelos regionales y con datos restringidos.

El modelo fue sometido a pruebas rigurosas utilizando datos de incendios del año 2021 y mostró una tasa de precisión sin precedentes de más del 90 %, un nivel que podría transformar la respuesta de emergencia y la gestión de desastres en todo el mundo.

A medida que el cambio climático se acelera, los eventos climáticos extremos, como tormentas eléctricas, condiciones calurosas y secas, y ecosistemas cambiantes, están contribuyendo a incendios forestales más frecuentes e intensos. Si bien la actividad humana suele ser la causa de muchos incendios, los rayos siguen siendo una de las causas más impredecibles y letales, especialmente en zonas remotas. Estos incendios pueden arder sin ser detectados durante días, solo para convertirse en infernales incontrolables antes de que los bomberos puedan responder. Los incendios catastróficos que devastaron el norte de California en agosto de 2020 fueron provocados por rayos, quemando más de 1.5 millones de acres y cobrando decenas de vidas.

Con una capacidad mejorada para predecir incendios por rayos, los servicios meteorológicos, los cuerpos de bomberos y los planificadores de emergencias podrán responder de forma más temprana, inteligente y eficaz, salvando potencialmente vidas y protegiendo ecosistemas. Este modelo también aborda una laguna clave en los modelos actuales de predicción de incendios: mientras muchos modelos son efectivos para incendios provocados por humanos, tienen dificultades para predecir los causados por rayos, que se comportan de manera muy diferente y suelen comenzar en lugares de difícil acceso.

Si bien el modelo de IA aún no se ha integrado en sistemas de pronóstico en tiempo real, su desarrollo representa un avance crucial en la predicción de incendios. Como señala el Dr. Shmuel: “Con las crecientes implicancias del cambio climático, se requieren nuevas herramientas de modelado para comprender y predecir mejor sus impactos; el aprendizaje automático tiene un potencial significativo para potenciar estos esfuerzos”.

Los nuevos modelos de aprendizaje automático desarrollados por el equipo tienen el potencial de predecir incendios provocados por rayos en todo el mundo, ofreciendo una herramienta poderosa para la mitigación y respuesta ante incendios. Con el riesgo de incendios forestales en constante aumento debido al cambio climático, la detección temprana y la predicción son esenciales para proteger bosques, fauna silvestre y comunidades humanas de los efectos devastadores de estos incendios.

“Estamos en un momento crítico para comprender las complejidades de las igniciones de incendios forestales”, dijo el Dr. Glickman, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Bar-Ilan. “El aprendizaje automático ofrece el potencial de revolucionar la forma en que predecimos y respondemos a incendios provocados por rayos, proporcionando conocimientos que podrían salvar vidas y preservar ecosistemas”.