Cuando se produce un incendio forestal, la diferencia entre un incendio contenido y un vecindario destruido a menudo se mide en minutos. Una nueva constelación de satélites equipados con inteligencia artificial, junto con una creciente red terrestre de cámaras inteligentes, está comenzando a cerrar esa brecha: detectando incendios antes de que alguien llame al 911.
Un informe publicado el lunes por The Guardian y Climate Central detalla cómo los primeros tres satélites FireSat, puestos en órbita por un cohete SpaceX en julio, forman la pieza inicial de una red planificada de 50 satélites construidos únicamente para detectar incendios forestales mientras aún son lo suficientemente pequeños como para detenerlos. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra cobertura de la industria de IA.
FireSat: una constelación construida para el fuego
Los satélites meteorológicos y de observación de la Tierra existentes pueden detectar grandes incendios, pero a menudo carecen de resolución o visitan el mismo lugar con poca frecuencia como para detectar incendios pequeños poco después de su ignición. FireSat está diseñado para llenar exactamente ese vacío: el sistema está diseñado para detectar incendios tan pequeños como una hoguera en la playa y, una vez que se despliega la constelación completa, escanear cada punto de la Tierra aproximadamente cada 20 minutos.
Los satélites utilizan sensores infrarrojos e inteligencia artificial para buscar calor que pueda indicar un nuevo incendio forestal. El sistema compara imágenes nuevas con las anteriores y tiene en cuenta factores como las condiciones climáticas y las fuentes de calor cercanas antes de enviar alertas a los servicios de emergencia, un enfoque diseñado para identificar incendios forestales reales y al mismo tiempo reducir las falsas alarmas.
Red terrestre de Pano AI
En las montañas al oeste de Denver, los técnicos subieron recientemente a una torre celular de 150 pies para inspeccionar un par de cámaras de detección de incendios forestales construidas por Pano AI, una startup de San Francisco que ha instalado más de 1,400 cámaras en 17 estados. Las cámaras escanean continuamente el paisaje desde torres y cimas de montañas mientras la inteligencia artificial revisa cada imagen, buscando humo durante el día y señales de calor al anochecer.
"Los algoritmos de IA se ejecutan continuamente en esas imágenes para decir 'humo, no humo'", dijo a Climate Central el cofundador de Pano AI, Arvind Satyam. "Durante la noche, observamos las firmas de calor, es decir, calor versus frío. Y luego podemos acercarnos y validar que es un posible inicio de incendio".
Si el sistema detecta un posible incendio, un analista humano revisa las imágenes antes de enviar una alerta a las agencias de bomberos, un proceso que a menudo toma solo unos minutos.
Los bomberos dicen que la ventaja es importante. "Tener esos ojos que pueden alertarnos mucho antes de una posible llamada al 911 lo convierte en una herramienta valiosa para nosotros", dijo Brendan Finnegan, subjefe de West Metro Fire Rescue, cerca de Denver.
El sistema de California detecta la mitad de los incendios antes del 911
California ha construido una de las redes de cámaras más grandes del país a través de Alert California, un sistema de más de 1200 cámaras utilizado por Cal Fire. El jefe Phillip SeLegue dijo que la red ahora detecta aproximadamente la mitad de todos los incendios forestales antes de que alguien llame al 911.
Un incendio reciente cerca de Fresno fue detectado aproximadamente 20 minutos antes de que llegara la primera llamada de emergencia a los despachadores. Los bomberos respondieron rápidamente y evitaron que el incendio creciera. "En Cal Fire, una de nuestras misiones es extinguir el 95% de nuestros incendios en 10 acres o menos", dijo SeLegue. "Este sistema nos ayuda a lograr ese objetivo".
La red de detección se ha ganado la confianza de los comandantes de incidentes. "Confiamos lo suficiente en él como para que cuando recibamos esa detección, ya estemos iniciando el proceso de enviarle recursos", dijo SeLegue.
Por qué importan los minutos
Los incendios forestales se han convertido en uno de los desastres naturales más destructivos en los Estados Unidos. Según Climate Central, algunas partes del oeste de Estados Unidos ahora experimentan alrededor de dos meses más de incendios cada año que en la década de 1970, una consecuencia del aumento de las temperaturas, la sequía prolongada y períodos más frecuentes de clima cálido, seco y ventoso.
Los incendios en Spokane, Washington, este verano, incluido el incendio de Old Trails que quemó vecindarios en agosto, son el último recordatorio de que cuándo se detecta un incendio forestal puede ser tan importante como dónde comienza.
Los satélites y las cámaras terrestres están diseñados para trabajar juntos: las cámaras sólo pueden ver los paisajes frente a ellas, mientras que los satélites pueden observar vastas extensiones de bosques, montañas y pastizales remotos donde no hay cámaras y, a menudo, no hay personas que informen sobre un incendio. Combinados, brindan a los bomberos una imagen más rápida y completa de dónde comienzan los incendios.
Un incendio que se detecta rápidamente y se extingue cuando aún es pequeño rara vez aparece en los titulares, que es precisamente el resultado por el que trabajan los bomberos. "Los incendios a los que este sistema nos ha ayudado a enviar recursos son aquellos sobre los que no se lee en los periódicos", dijo SeLegue. "Los que no ves."
Un manual en expansión para la IA en la respuesta a desastres
El aumento de la detección de incendios forestales es parte de una tendencia más amplia de implementación de sistemas de inteligencia artificial contra desastres naturales, desde el pronóstico de la trayectoria de los ciclones hasta el mapeo de inundaciones. Lo que distingue a la capa de detección de incendios es su circuito cerrado: los datos de las cámaras y los satélites fluyen a través de clasificadores de aprendizaje automático, son validados por analistas humanos en minutos y desencadenan una decisión de despacho, a veces antes de que un ser humano haya notado humo en el horizonte.
Para las agencias de servicios de emergencia, los aspectos económicos también son convincentes. Las redes de cámaras y las suscripciones a datos satelitales cuestan una fracción de lo que consume un solo incendio forestal importante en gastos de extinción, y los sistemas mejoran a medida que se acumulan más imágenes. Dado que aún faltan años para que la constelación FireSat se despliegue por completo, las ganancias a corto plazo vendrán del terreno: Pano AI y Alert California están ampliando su huella, y las agencias de bomberos de otros estados están estudiando el modelo de California.
La combinación de cobertura orbital y validación a nivel del suelo apunta a un futuro en el que la pregunta ya no es si se informa de un incendio, sino cuántos minutos después de la ignición el primer motor comienza a funcionar.
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