Una solución con datos e IA para prevenir incendios forestales e inundaciones

En Portugal, Axians ha desarrollado EcoSentinel, una nueva solución muy ambiciosa cuyo objetivo es prevenir catástrofes naturales como incendios e inundaciones.

En Portugal, los incendios forestales son cada vez más frecuentes y virulentos, llegando a quemar miles de hectáreas en pocas horas. Las inundaciones también son cada vez más intensas e imprevisibles. Estos cambios han llevado a Arlindo Ribeiro, Chief Architect Manager de Axians Portugal, a afirmar que “nuestros sistemas de lucha contra el cambio climático requieren con urgencia soluciones que no se limiten a acompañar, sino que puedan anticipar estos fenómenos cada vez más dramáticos”.

Una de estas soluciones es EcoSentinel, una nueva herramienta que la marca TIC de VINCI Energies está desarrollando desde 2023. La finalidad de esta aplicación web, todavía está en fase de PoC (Proof of Concept), consiste en predecir la ubicación y la fecha de un fenómeno climático extremo, en este caso un incendio forestal o una inundación.

Predicción asistida por IA

EcoSentinel adopta la forma de cuadros de mando que permiten visualizar distintos datos recogidos por estaciones y sensores climáticos relacionados con estos fenómenos.

“Utilizamos la inteligencia artificial para el trabajo de predicción mediante el aprendizaje automático”, explica Arlindo Ribeiro. “Nuestra tecnología aprende de cada incendio y nos permite perfeccionar los modelos, de modo que podemos reaccionar con mayor rapidez frente a fenómenos extremos, pero también reducir la cantidad de dióxido de carbono que emiten los incendios y preservar los bosques, vitales para la absorción del carbono”.

“Uno de los objetivos de nuestro sistema es permitir a EcoSentinel adaptarse a los distintos entornos y necesidades a escala mundial.”

Por descontado, EcoSentinel aplica metodologías de predicción distintas según si se trata de un incendio forestal o de una inundación. Pero los modelos de aprendizaje automático funcionan de igual manera. “Utilizamos algoritmos de clustering para dividir el país en zonas geográficas. Una vez definidas estas zonas, calculamos las medias diarias de los indicadores climáticos de cada una de ellas, y estos datos se integran en el modelo preentrenado”, explica Arlindo Ribeiro.

“El modelo de incendios forestales, por ejemplo, entrenado a partir de datos históricos, puede predecir el inicio de un incendio basándose en los datos de un día registrado anteriormente con una temperatura X, un índice de sequía Y y un índice de incendio Z, una combinación de parámetros que se saldó con un incendio forestal registrado en la latitud X y la longitud Y de la zona A. De este modo, si en el futuro nos encontramos con los mismos indicadores climáticos, nuestro modelo intentará predecir el incendio con la mayor precisión posible”.

A escala mundial

Como el proyecto aún está en fase de desarrollo, Axians todavía no dispone de todos los datos necesarios para maximizar la precisión del modelo. Es cuestión de tiempo entrenar a la máquina.

Pero el objetivo de EcoSentinel es incomparable: se trata de la única solución en el mercado que intenta predecir la ubicación de un incendio forestal. De momento, las demás herramientas se limitan a presentar mapas de atribución de riesgos o a predecir el comportamiento de los incendios forestales para calcular su propagación.

“Uno de los objetivos de nuestro sistema es permitir su adaptación a los distintos entornos y necesidades a escala mundial, ya sea en regiones propensas a los incendios forestales, como Australia, o en zonas regularmente afectadas por inundaciones, como el Sudeste Asiático”, señala el Chief Architect Manager de Axians Portugal que, en esta fase, trabaja en estrecha colaboración con varias entidades gubernamentales portuguesas (agencia nacional de seguridad, instituto de protección de los bosques, asociaciones de bomberos…).

16/01/2025