Un incendiu de vegetație nu avansează într-un cerc perfect. Vântul îi schimbă direcția, terenul îi accelerează propagarea, iar focul poate ocoli un obstacol pentru a amenința o localitate aflată la kilometri distanță. Inteligența artificială pentru incendiile de vegetație ar putea ajuta echipele de intervenție să anticipeze aceste schimbări. Un prototip dezvoltat la New York University a reprodus cu o suprapunere de 94,6% suprafața observată a unui incendiu din Oregon.
Sistemul combină modele fizice ale propagării focului cu inteligența artificială și poate genera estimări în câteva minute. În alte teste, performanța a coborât până la 72,4%, ceea ce arată că rezultatele depind de datele disponibile. Tehnologia se află încă în faza de cercetare și nu a fost implementată ca instrument operațional pentru coordonarea intervențiilor.
Inteligența artificială pentru incendiile de vegetație urmărește focul aproape în timp real
Platforma Digital Fire Twin funcționează ca o reprezentare digitală a unui incendiu real. Ea combină informații despre teren, vegetație, vreme și observațiile disponibile pentru a simula evoluția focului.
Utilizatorul poate selecta zona afectată și un interval de prognoză de până la 12 ore. Sistemul estimează apoi conturul viitor al incendiului și actualizează rezultatul când primește date noi.
Sursele de informație pot include sateliți, senzori de la sol, drone, observații ale echipelor și modele meteorologice.
Diferența față de o hartă obișnuită constă în încercarea de a anticipa mișcarea frontului de foc, nu doar de a afișa locurile unde incendiul a fost deja detectat.
Echipa de la NYU Tandon School of Engineering, coordonată de Prabodh Panindre, Anandu Nair și Sunil Kumar, a urmărit reducerea timpului necesar simulărilor complexe.
Modelele fizice tradiționale pot necesita calcule îndelungate. Algoritmii antrenați exclusiv pe date istorice pot fi mai rapizi, dar pot întâmpina dificultăți în situații diferite de cele cunoscute.
Noul sistem încearcă să combine viteza calculului cu legile fizice care descriu arderea și transferul căldurii.
94,6% suprapunere între suprafața estimată și incendiul real
Prototipul a fost testat pe trei incendii: Grasshopper Fire din Oregon, Widemouth 2 Fire din Utah și Sacaton Fire din New Mexico.
Într-un test realizat asupra incendiului Grasshopper, conturul estimat și suprafața observată au înregistrat o suprapunere de 94,6%, conform indicatorului spațial utilizat de echipă.
Rezultatul nu înseamnă că sistemul a anticipat corect 94,6% dintre toate evenimentele unui incendiu sau că poate garanta siguranța operațiunilor.
Indicatorul măsoară concordanța dintre două reprezentări geografice. O eroare aparent mică pe hartă poate deveni gravă atunci când privește o locuință, o șosea ori poziția echipelor de pompieri.
Într-un alt test, suprapunerea a coborât la 72,4% după un interval mai lung fără observații satelitare.
Prin urmare, capacitatea sistemului de a anticipa extinderea focului depinde și de frecvența actualizării informațiilor.
Un avantaj observat a fost reproducerea formei neregulate a incendiului. Frontul de foc nu a fost reprezentat simplificat ca o suprafață circulară, ci a urmărit mai fidel contururile reale.
Acest detaliu poate conta la stabilirea zonelor de intervenție și a rutelor de evacuare.
Un asistent digital care poate analiza scenarii de evacuare
Platforma include și o interfață conversațională. Utilizatorii pot formula întrebări despre modificarea direcției vântului, amplasarea unei linii de protecție sau evacuarea unor zone.
Scopul este transformarea calculelor tehnice în informații care pot fi consultate rapid de coordonatorii intervențiilor.
De exemplu, o schimbare a direcției vântului poate modifica traseul focului către o infrastructură critică. Sistemul ar putea genera un nou scenariu fără reconstruirea manuală a întregii simulări.
Totuși, o recomandare generată de inteligența artificială nu poate înlocui decizia comandantului intervenției.
Un model poate interpreta greșit umiditatea combustibilului vegetal, intensitatea vântului sau poziția exactă a unui front activ.
Întrebarea esențială este dacă instrumentul poate fi folosit deja pentru a decide evacuarea unei localități. Nu. Universitatea precizează că prototipul nu este încă implementat operațional și necesită testare suplimentară împreună cu pompierii și instituțiile specializate.
Echipa a depus și o cerere provizorie de brevet în Statele Unite. Acest demers nu reprezintă o certificare independentă a performanței sistemului.
România ar putea utiliza asemenea modele în zonele vulnerabile la incendii
România se confruntă cu incendii de vegetație în păduri, pajiști, stufărișuri și terenuri agricole. Direcția vântului și starea vegetației pot transforma rapid un foc local într-un eveniment dificil de controlat.
O tehnologie capabilă să estimeze extinderea flăcărilor ar putea sprijini distribuirea echipelor și protejarea localităților aflate în apropierea zonelor vulnerabile.
Dar aplicarea ar necesita date topografice, hărți actualizate ale vegetației și informații meteorologice suficient de precise.
Modelul american nu a fost validat pentru incendiile din România, iar performanța în cele trei cazuri testate nu garantează rezultate comparabile în Carpați sau Delta Dunării.
Există și o dimensiune ecologică. Incendiile de vegetație pot distruge habitate și ucide animale, nu doar locuințe și infrastructură.
Anticiparea direcției focului ar putea contribui și la protejarea unor zone naturale sensibile, dacă modelele ar include informații despre valoarea ecologică a habitatelor.
Pentru intervențiile reale, minutele economisite pot conta. Un calculator poate desena mai repede traseul probabil al flăcărilor, dar între o linie pe ecran și pădurea care arde rămâne diferența decisivă: verificarea pe teren.
