Combatir los incendios forestales con IA – Source LATAM

Informe: Utilizando IA para predecir y combatir incendios forestales

Por: Juan M. Lavista Ferres, científico jefe y director de laboratorio en Microsoft AI para Good Research Lab.

Cuando pensamos en la creciente temporada de incendios forestales en todo el mundo y su impacto en las personas y el planeta, es fácil sentirse impotente. Pero la IA puede ayudar.

Los incendios forestales ya han comenzado a batir récords en América del Norte. En lo que va del año, hemos visto más de 28 millones de acres quemados en Canadá, que han cubierto de humo toda la costa este y creado un aire inseguro para millones. Los incendios recientes que rodean el Mediterráneo provocaron la evacuación de miles y la muerte de dos pilotos de helicópteros en Grecia. En julio, vimos el día más caluroso jamás registrado en la Tierra, cuatro días seguidos, lo que creó condiciones de calor peligrosas y perpetuó condiciones similares a las de la sequía. Y según un informe reciente de Challenge Seattle, en el estado natal de Microsoft, Washington, deberíamos esperar pasar varios días en el interior de nuevo este año. Todavía están frescos los recuerdos de 2022, cuando varias partes del estado tuvieron la peor calidad del aire del mundo durante varios días.

Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) relacionados:

• ODS 13: Acción por el clima
• ODS 15: Vida de ecosistemas terrestres

¿Cómo podemos mitigar esta crisis?

Uno de los mayores desafíos es que los incendios forestales son el resultado de variables aleatorias, un proceso estocástico, por lo que es imposible predecir con exactitud cuándo y dónde ocurrirán. Además, los bosques son extensos y es difícil administrar los recursos para saber cómo y cuándo implementar las herramientas de extinción de incendios. Solo en el estado de Washington, hay más de 22,5 millones de acres boscosos, que cubren cerca de la mitad de la superficie terrestre del estado. En Microsoft AI for Good Lab, sabíamos que la IA podría ser una herramienta poderosa. Con IA, podemos construir modelos de probabilidad que nos ayuden a prepararnos mejor y tener ayuda lista donde más se necesite. La predicción precisa y confiable de incendios forestales puede ayudar a las partes interesadas y a los tomadores de decisiones a tomar acciones oportunas, estratégicas y efectivas para prevenir, detectar y suprimir los incendios forestales antes de que se salgan de control.

Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) relacionados:

• ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
• ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles

Para ver si podemos predecir incendios forestales de manera precisa y confiable en función de modelos de predicción, desarrollamos un marco basado en mapas históricos de áreas quemadas, clima y datos geoespaciales para ver cómo la IA podría usarse para modelar y predecir el riesgo de incendios forestales con el objetivo de mejorar gestión y despliegue de recursos para ayudar a combatir los incendios forestales.

Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) relacionados:

• ODS 13: Acción por el clima
• ODS 15: Vida de ecosistemas terrestres

En colaboración con el doctor Narendran Kodandapani del Centro de Investigación Espacial y Ambiental Avanzada en Bengaluru y la Organización de Investigación Espacial de la India, nos enfocamos en la cordillera de los Ghats Occidentales en la India. Este sitio del Patrimonio Mundial de la UNESCO incluye uno de los «ocho ‘puntos más calientes’ de diversidad biológica del mundo» y es el hogar de uno de los mejores representantes de bosques tropicales no ecuatoriales de hoja perenne en cualquier lugar, junto con al menos 325 especies de flora, fauna y aves, especies de anfibios, reptiles y peces amenazadas a nivel mundial. También es el hogar de devastadores incendios forestales anuales durante la estación seca de verano.

Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) relacionados:

• ODS 15: Vida de ecosistemas terrestres

Si bien la predicción de incendios forestales es en extremo desafiante, demostramos que los datos históricos y los modelos de aprendizaje automático brindan información importante a los tomadores de decisiones sobre cómo dirigir sus recursos de manera más eficiente. Razonar sobre estos datos y darles sentido sería imposible sin la IA. Este marco de modelado y esquema de evaluación se puede utilizar para cualquier

1. Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) abordados en el artículo:

• Objetivo 13: Acción por el clima
• Objetivo 15: Vida de ecosistemas terrestres

2. Metas específicas de los ODS identificadas en el artículo:

• Meta 13.1: Fortalecer la resiliencia y la capacidad de adaptación al cambio climático en todos los países.
• Meta 15.1: Garantizar la conservación, restauración y uso sostenible de los ecosistemas terrestres y los ecosistemas interiores de agua.

3. Indicadores de los ODS mencionados o implícitos en el artículo:

• Indicador 13.1.1: Número de países que han integrado medidas de mitigación y adaptación al cambio climático en sus políticas, estrategias y planes nacionales.
• Indicador 15.1.1: Superficie forestal como porcentaje de la superficie terrestre total.

4. Tabla de ODS, metas e indicadores:

¡Atención! Este espléndido artículo nace de la fuente del conocimiento, moldeado por una maravillosa tecnología patentada de inteligencia artificial que profundizó en un vasto océano de datos, iluminando el camino hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Recuerda que todos los derechos están reservados por SDG Investors LLC, lo que nos permite defender el progreso juntos.

Fuente: news.microsoft.com

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