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Adjudican fondos para crear modelo que permita monitorear zonas susceptibles a incendios

Tiempo de lectura: 20 minutos
Alejandra Parra
Periodista y Comunicadora Social egresada de la Universidad Austral de Chile el 2013.Diplomada de Marketing Digital de la Pontificia Universidad Católica el 2020. Con 10 años de experiencia en el área comunicacional, enfocada en el plan estratégico.

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El proyecto utilizará información satelital, meteorológica, topográfica y de actividad humana para identificar y predecir puntos con mayor riesgo, entregando informes semanales además de proyecciones futuras que permitan anticipar y tomar mejores decisiones.

Comunicaciones UA.- Chile sufrió este 2023 los peores incendios forestales en décadas, con al menos 24 fallecidos y 100.000 hectáreas quemadas en una ola de fuegos en el centro-sur del país que pone sobre la mesa la discusión no solo cómo ser capaces de dar respuesta, sino también la necesidad de prevención.

En este sentido el monitoreo y detección temprana de zonas susceptibles a incendios son elementos valiosos en los que las nuevas tecnologías tienen mucho que aportar. «En los últimos años, los métodos de inteligencia artificial (IA), particularmente el aprendizaje profundo, han avanzado mucho debido al notable éxito -frente a los modelos tradicionales- en procesos de predicción y clasificación en diversas áreas de la ciencia» comenta la Dra. Patricia Möller, investigadora de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Chile.

Esto también en la identificación espacial de zonas susceptibles a incendios forestales, sin embargo, «a la fecha en Chile ningún estudio ha evaluado su efectividad» complementa la científica quien es parte de un proyecto, recientemente adjudicado, que propone un modelo basado en IA que permita un sistema de vigilancia y prevención de incendios.

«El uso de IA es clave para lograr el objetivo del proyecto, permitirá entrenar y validar modelos, específicamente CNN (redes neuronales convolucionales) y LSTM (memoria a largo plazo). Esto con la finalidad de monitorear y predecir zonas de mayor susceptibilidad» detalla la Dra. Patricia Möller.

Se espera generar modelos los suficientemente robustos para alcanzar sobre el 90% de eficiencia, dicha eficiencia irá aumentando a medida que se considere mayor cantidad de datos. Los factores que actualmente se miden son la cobertura y densidad de la superficie vegetal; la cantidad de vegetación, el vigor y la cobertura de verdor; el contenido de humedad de la vegetación estresada; la temperatura de la superficie terrestre; velocidad y dirección del viento; la variación del calor superficial; y los diversos usos que se le dan a la tierra entre otros elementos de relevancia.

Bajo este contexto, la tecnología puede ser un gran recurso de apoyo, específicamente la I.A. que ha estado muy presente últimamente, haciendo posible desarrollar modelos que pueden tener utilidades públicas muy relevantes. Cabe destacar que, todos los modelos creados en este proyecto se alojarán en una plataforma web, para que sean consultados abiertamente por las diferentes entidades de la comunidad.

Colaboración interuniversitaria

El proyecto Sistema de monitoreo, detección y predicción de zonas susceptibles a incendios forestales mediante inteligencia artificial es uno de los dos adjudicados por parte de la Universidad Autónoma de Chile en el Fondo Interuniversitario de Iniciación en Investigación Asociativa de la Red Interuniversitaria.

Concurso que tiene como fin potenciar el desarrollo conjunto de proyectos de iniciación en investigación asociativa mediante un fondo semilla, a través de universidades que forman parte de la Red Interuniversitaria.

Los fondos apuntan a estimular la colaboración de capacidades complementarias entre distintas casas de estudio para aumentar la investigación científica, promoviendo la indagación, la experimentación, el desarrollo de nuevo conocimiento y la innovación.

El proyecto ganador involucra tres grandes áreas de trabajo: experiencia forestal en incendio; creación de modelos predictivos mediante inteligencia artificial; y creación de aplicaciones en plataformas digitales.

En este sentido, el Dr. César Marín de la Universidad Santo Tomás aporta la experiencia en investigaciones relacionadas a incendios forestales en bosques mediterráneos chilenos, «siendo quien entrega un punto de vista ecológico del bosque, una mirada en terreno de las diferentes áreas que pueden presentar susceptibilidad a incendios» como relata la Dra. Patricia Möller.

Por otra parte, los doctores Patricia Möller de la Universidad Autónoma de Chile y Carlos Maldonado de la Universidad Mayor, aportarán con su conocimiento y experiencia en modelamiento a través del uso de técnicas de Inteligencia artificial y minería de datos, entre las que se incluye el desarrollo e implementación de técnicas de redes neuronales y Deep learning, utilizando métodos de modelamiento supervisado y no-supervisado.

Además, estarán encargados de supervisar la implementación del sistema predictivo en las diferentes plataformas digitales junto con la Dra. Inesmar Briceño de la Universidad Andrés Bello. Particularmente, ella será la encargada principal de la implementación de plataformas digitales que alberguen al sistema predictivo, creación de interfaz interactiva e intuitiva (considerando que será utilizada por diferentes entidades públicas y particulares), la habilitación del mismo, y posterior evaluación de la disponibilidad constante del sistema.

El proyecto contempla también la formación de tesistas de pregrado, la generación de una publicación científica, la difusión de los resultados del proyecto en medios de comunicación tradicionales y/o alternativos, además de la presentación del modelo predictivo ante la comunidad.

«No cabe duda es que la IA ya forma parte del presente lo mismo que el aumento de la temperatura global y el cambio climático, los que han generado y seguirán impulsando un incremento en la frecuencia y magnitud de los incendios forestales a nivel mundial, incluyendo a nuestro país» finaliza la investigadora de la Universidad Autónoma de Chile.

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