Con el apoyo de inteligencia artificial intentarán prevenir y contener incendios forestales

Lunes 20 de marzo de 2023.- En el verano de 2023, que termina oficialmente hoy, se generaron múltiples focos de incendios forestales entre las regiones de O'Higgins y Los Lagos. Ante el desafío país que implica detener el incremento de estos siniestros, especialistas de la Universidad de Chile crearon un modelo que incorpora inteligencia artificial para entender qué condiciones determinan paisajes más resistentes a estos eventos.

"Configuración Espacial de los paisajes resistentes a incendios forestales mediante inteligencia artificial". Este es el título del proyecto postdoctoral del académico de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM), Alejandro Miranda, quien desarrolla este trabajo junto académicos Andrés Weintraub y Jaime Carrasco, ambos del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile. La iniciativa busca ser una propuesta para diseñar paisajes más resilientes y orientar políticas territoriales que ayuden a prevenir el daño causado por los incendios.

De acuerdo a la investigación, la ocurrencia de incendios forestales ha aumentado progresivamente en las últimas cuatro décadas producto de las elevadas temperaturas y la sequía constante en el territorio nacional. En tres de las últimas cinco temporadas, el área quemada ha superado las 100.000 hectáreas, un hecho sin precedentes en los últimos 50 años en el país. Así surge la idea de crear un modelo matemático que, mediante la inteligencia artificial, pueda predecir el impacto de los incendios, considerando la topografía, vientos, vegetación, configuración del paisaje y punto de combustión.

Al respecto, el académico Andrés Weintraub aclara que este es el primer paso para incidir en el desarrollo de corta fuegos y tomar decisiones correctas. "En el momento de los incendios sabríamos cómo prevenir y evitaríamos daños tanto a la población como a la flora y fauna. Podremos tomar decisiones vitales con la técnica que estamos proponiendo", explica.

El estudio fue aplicado en ocho regiones administrativas de Chile desde Valparaíso a Los Lagos. En ellas se utilizó la técnica de inteligencia artificial llamada Deep Learning, que mediante un conjunto de algoritmos que imitan la arquitectura del sistema nervioso humano podrá detectar determinadas características de los paisajes en una base de datos previamente realizada y que alcanzará diversos territorios geográficos. Asimismo, la utilización de Deep Learning en materia de incendios forestales permitirá incluir información predictora de los siniestros, mediante el análisis de una imagen que mostrará la composición del paisaje.

Este método pretende identificar los principales contribuidores de la generación de incendios forestales y explicar las condiciones que producen una ignición, es decir, una combustión que se transforme en un siniestro de magnitud. En este sentido, el profesor Alejandro Miranda destacó que utilizar esta técnica resulta "una oportunidad para entender diferentes atributos del régimen de incendios, ya que podemos analizar miles de kilómetros cuadrados y observar la historia mediante información clave para ver cómo se comportan estos eventos".

Así, mediante inteligencia artificial se podrá determinar la ocurrencia de un incendio, ya que el modelo extraerá las características que se van repitiendo en paisajes donde han ocurrido estos eventos. Por ejemplo, presencia de caminos, combustibles continuos, heterogeneidad, adyacencias entre caminos y plantaciones forestales, tipos de combustibles forestales y su configuración en el espacio, entre otros. Lo principal, agrega el académico de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, es buscar aquellos patrones en el paisaje que determinen si se expandirá el siniestro o qué sectores serán más resistentes. "Un paisaje resistente es aquel en el que si bien se generan incendios, éstos no llegan a ser de grandes magnitudes. Lo que tiene que ver con la composición, heterogeneidad y estructura del paisaje", puntualiza.

Los especialistas esperan que este modelo sea un aporte en materia de política pública y que logre revelar los patrones del paisaje menos propensos a los incendios que ayuden a proponer estrategias de diseño de paisaje y planificación del territorio.