Un nuevo sistema de predicción de incendios forestales que se actualiza utilizando datos meteorológicos en tiempo real podría ayudar a los bomberos a proteger vidas y propiedades frente a una creciente amenaza global. Esta herramienta, desarrollada por un equipo internacional liderado por el Dr. Alberto Ardid, ingeniero de investigación en Ingeniería Civil y de Recursos Naturales en la Universidad de Canterbury (UC), utiliza el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, para analizar datos climáticos en constante cambio.
Nueva estrategia de gestión de incendios forestales
El Dr. Ardid señala que la frecuencia e intensidad de los incendios forestales, como los devastadores fuegos recientes en California, están aumentando debido al cambio climático, lo que plantea una necesidad urgente de estrategias de gestión de incendios más efectivas para proteger vidas, propiedades y ecosistemas. «La predicción precisa y oportuna del peligro de incendios es necesaria para la preparación y respuesta, permitiendo una asignación eficiente de recursos y esfuerzos de mitigación», comenta.
El equipo ha desarrollado un sistema único basado en inteligencia artificial que utiliza datos meteorológicos fácilmente disponibles para predecir el peligro de incendios en tiempo real, proporcionando una herramienta poderosa para informar decisiones rápidas y efectivas. «Nuestro modelo de IA analiza los datos climáticos cada 30 minutos, capturando patrones meteorológicos dinámicos que pueden contribuir a brotes súbitos de incendios», agrega el Dr. Ardid. Este enfoque ofrece una solución rentable para comunidades y agencias, mejorando sus capacidades de predicción y respuesta ante incendios, y contribuyendo a la seguridad y resiliencia comunitaria frente a un peligro creciente.
El modelo proporciona una predicción de la probabilidad de incendio en los próximos días, actualizándose continuamente con nuevos datos meteorológicos. Este sistema de monitoreo en tiempo real utiliza datos e infraestructuras existentes, lo que lo hace económico en regiones con recursos limitados. «Esperamos que esta investigación complemente las técnicas de monitoreo actuales y avance en la gestión de incendios forestales, ofreciendo una herramienta valiosa para mitigar la creciente amenaza de incendios y proteger a las comunidades», concluye el Dr. Ardid.
El modelo de inteligencia artificial fue desarrollado y probado utilizando datos históricos de clima y fuego de Queensland, Australia, logrando una mejora del 47% en la predicción de condiciones críticas previas a un incendio en comparación con el índice de peligro de incendios forestales existente. El Dr. Andrés Valencia-Correa, un profesor asociado en el departamento de Ingeniería Civil y Recursos Naturales de UC, colaboró en la investigación, que se publicó en el International Journal of Wildland Fire. Según él, las advertencias tempranas y precisas del sistema facilitarían evacuaciones más rápidas.
«También mejoraría las estrategias de extinción de incendios y permitiría a las agencias de gestión de incendios asignar sus recursos de manera más efectiva», afirma el Dr. Valencia-Correa. «Esta capacidad predictiva mejorada podría potencialmente salvar vidas y reducir los impactos adversos de los incendios forestales en comunidades y ecosistemas».
Más información:
Alberto Ardid et al, Sub-hourly forecasting of fire potential using machine learning on time series of surface weather variables, International Journal of Wildland Fire (2025). DOI: 10.1071/WF24113
Proporcionado por la Universidad de Canterbury
