Pregúntale a un científico: ¿Cómo pueden los investigadores utilizar la IA para detectar incendios forestales?

Durante más de una década, Google Research ha explorado cómo utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar incendios forestales y modelar su propagación. En este proceso, nos hemos asociado con Muon Space para apoyar el programa FireSat de Earth Fire Alliance, una nueva constelación de satélites diseñada para detectar y monitorear incendios forestales. Una vez completada, y con la ayuda de la IA, podrá detectar incendios de tan solo 5 x 5 metros (aproximadamente del tamaño de un automóvil) en cualquier lugar de la Tierra, desde el espacio.

Nos reunimos con el científico investigador Chris Van Arsdale para comprender exactamente cómo funciona esta tecnología.

¿Qué haces en Google?

Dirijo el grupo de investigación sobre clima y energía. Buscamos maneras de utilizar la tecnología de Google para mitigar el cambio climático. Nos planteamos preguntas como: "¿Cómo queremos que sean las cosas dentro de 20 años?". Y trazamos un plan de acción que podemos implementar ahora, con la tecnología actual, para marcar la diferencia.

¿Por qué decidió Google abordar la detección de incendios forestales?

En vastas zonas del mundo se prevé un aumento de los incendios forestales, y nos dimos cuenta de que podíamos usar la tecnología para anticiparnos a ello. Consideramos soluciones como el uso de enjambres de drones con retardante de fuego para evitar su propagación, o la búsqueda de una forma de detectar el humo disperso por el paisaje. Nos decantamos por la detección temprana de incendios forestales —capturarlos cuando son pequeños, antes de que se propaguen— como la solución con mayor potencial de impacto.

La detección precoz es, en realidad, un problema de información, pero al analizarlo, nos dimos cuenta de que la información que queríamos organizar ni siquiera existía. Así que decidimos diseñar una novedosa constelación de satélites para lograrlo.

¿Por qué tradicionalmente ha sido tan difícil detectar un incendio forestal desde el espacio?

Los bomberos quieren controlar un incendio a tiempo, cuando aún es pequeño. Pero si observamos una imagen satelital típica de la Tierra, hay muchas cosas que podrían confundirse con un incendio forestal: nubes que reflejan la luz del sol o algo caliente, como una chimenea o incluso una parrilla en el patio trasero de alguien.

Además, las imágenes satelitales actuales a menudo se basan en datos de aproximadamente 11 horas de antigüedad o de muy baja resolución, lo que las hace menos útiles cuando se intenta detener un incendio que se propaga rápidamente mientras aún es pequeño.

Si se necesitan satélites capaces de detectar con precisión incendios forestales diminutos, se puede construir un satélite de gran tamaño, costoso y de alta resolución que observe la Tierra durante mucho tiempo. O bien, se pueden usar satélites más pequeños y económicos —lo que permite lanzar muchos más—, pero hay que compensar la falta de precisión con aprendizaje automático e inteligencia artificial. Nosotros optamos por esta última opción.

¿Qué se necesita para detectar incendios a tan pequeña escala?

Preguntamos a los bomberos qué tamaño mínimo debe tener un incendio para que tengan posibilidades de controlarlo. La cifra oscila entre los 50 y los 100 metros cuadrados. Por ello, establecimos un objetivo aún más ambicioso: un límite de detección temprana de 25 metros cuadrados, es decir, un incendio de 5 por 5 metros.

Hemos desarrollado un nuevo tipo de cámara optimizada para detectar incendios forestales, y entrenamos inicialmente nuestros modelos de IA sobrevolando zonas de quema controlada. Esto nos proporcionó una base fiable para visualizar el aspecto de los incendios desde el aire.

Hemos estado sobrevolando California con esa cámara y tomando fotos de lo que parece ser un incendio desde arriba. Al observar cómo cambian estas escenas con el tiempo, podemos distinguir los incendios reales de las falsas alarmas y mejorar nuestros algoritmos de detección de incendios.

¿Cómo se entrena un algoritmo de IA para distinguir un incendio forestal de una falsa alarma?

Hay muchos incendios con los que no queremos sobrecargar a los bomberos. Una quema agrícola, por ejemplo, es un incendio controlado, diferente a un incendio forestal. Para que nuestros modelos de IA sean realmente efectivos, necesitamos comprender cómo evolucionan los incendios con el tiempo. ¿Cuáles se convierten en incendios forestales y cuáles no?

Por eso ayudamos a diseñar los satélites FireSat, que operan en órbita terrestre baja. Una vez desplegada la constelación completa, los satélites tomarán una fotografía de la Tierra cada 20 minutos, lo que les permitirá detectar incendios con mayor antelación y seguir su evolución prácticamente en tiempo real.

Uno de nuestros objetivos con FireSat es crear un registro fidedigno de lo que se convierte en un gran incendio forestal y lo que no. Podemos usar esos datos para perfeccionar nuestros algoritmos y centrarnos en los incendios más importantes.

¿Qué implica esto para los equipos de primera intervención que gestionan un incendio sobre el terreno?

El mayor regalo que podemos ofrecer a los equipos de primera intervención es el tiempo. Al recopilar todos estos datos, podremos detectar incendios cuando aún son pequeños para ayudar a prevenir su propagación, y también comprenderemos cómo se propagan. Esto ayuda a los bomberos a predecir el comportamiento del fuego y, en última instancia, a mantener seguras a sus comunidades.

¿Qué espera que la comunidad científica pueda aprender de este conjunto de datos?

Cuando iniciamos este programa, nos frustraba la falta de datos claros y veraces sobre incendios forestales. Pero hemos avanzado: nuestro satélite ya ha detectado muchos más incendios de los que esperábamos. Al recopilar estos datos, analizarlos con investigadores y compartir esta información con las autoridades antes de que se presenten condiciones de alto riesgo de incendio, podemos ayudarlas a comprender mejor la actividad del fuego a lo largo del tiempo y cómo varía según las condiciones locales.

Si eres urbanista, por ejemplo, querrás saber dónde colocar un cortafuegos, una barrera que frene la propagación de un incendio forestal. Históricamente, no contábamos con datos fiables para determinar su ubicación. Pero con FireSat, obtendremos la respuesta.

¿Qué sigue para nuestro trabajo de detección de incendios forestales?

Acabamos de lanzar nuestro primer lote de satélites operativos. El siguiente lote llegará el año que viene. Nos llevará algunos años alcanzar nuestra plena capacidad operativa, y será un camino largo.

Nuestro objetivo es tomar una fotografía del mundo cada 20 minutos, lo que requiere aproximadamente 50 satélites. Esperamos lograrlo alrededor de 2030. Mientras tanto, nuestra meta en los próximos dos años es capturar una imagen completa de la superficie terrestre cada hora. Ahí es donde prevemos un gran cambio en la respuesta a los incendios.