Cercetătorii de la USC au dezvoltat o nouă metodă de a prezice cu exactitate răspândirea incendiilor de vegetație. Prin combinarea imaginilor din satelit și a inteligenței artificiale, modelul lor oferă o descoperire potențială în gestionarea incendiilor de vegetație și în intervențiile de urgență, scrie Science Daily.

Detaliat într-un studiu preliminar publicat în Artificial Intelligence for the Earth Systems, modelul USC utilizează date din satelit pentru a urmări evoluția unui incendiu de vegetație în timp real, apoi introduce aceste informații într-un algoritm informatic sofisticat care poate prognoza cu exactitate traiectoria probabilă, intensitatea și rata de creștere a incendiului.

Oamenii de știință folosesc inteligența artificială pentru a prezice următoarea mișcare a unui incendiu de vegetație

Studiul vine în contextul în care California și o mare parte din vestul Statelor Unite continuă să se confrunte cu un sezon al incendiilor de vegetație din ce în ce mai sever. Mai multe incendii, alimentate de o combinație periculoasă de vânt, secetă și căldură extremă, fac ravagii în tot statul. Printre acestea, Lake Fire, cel mai mare incendiu de vegetație din stat în acest an, a pârjolit deja peste 38 000 de acri în comitatul Santa Barbara, arată Science Daily.

„Acest model reprezintă un important pas înainte în capacitatea noastră de a combate incendiile de vegetație”, a declarat Bryan Shaddy, doctorand la Departamentul de inginerie aerospațială și mecanică din cadrul USC Viterbi School of Engineering și autorul corespondent al studiului. „Oferind date mai precise și în timp util, instrumentul nostru consolidează eforturile pompierilor și ale echipelor de evacuare care luptă împotriva incendiilor de vegetație în prima linie.”

Ingineria inversă a comportamentului incendiilor de vegetație cu ajutorul inteligenței artificiale

Cercetătorii au început prin a colecta date istorice privind incendiile de vegetație din imagini prin satelit de înaltă rezoluție. Studiind cu atenție comportamentul incendiilor de vegetație din trecut, cercetătorii au reușit să urmărească modul în care fiecare incendiu a pornit, s-a extins și a fost în cele din urmă stăpânit. Analiza lor cuprinzătoare a evidențiat tipare influențate de diferiți factori, cum ar fi vremea, combustibilul (de exemplu, copaci, tufișuri etc.) și terenul.

Aceștia au antrenat apoi un model generativ de calculator alimentat cu inteligență artificială, cunoscut sub numele de rețea generativă adversarială Wasserstein condiționată sau cWGAN, pentru a simula modul în care acești factori influențează evoluția în timp a incendiilor de vegetație. Ei au învățat modelul să recunoască tipare în imaginile din satelit care se potrivesc cu modul în care incendiile de vegetație se răspândesc în modelul lor.

Apoi au testat modelul cWGAN pe incendii reale care au avut loc în California între 2020 și 2022 pentru a vedea cât de bine a prezis unde se va răspândi incendiul.

„Studiind modul în care s-au comportat incendiile din trecut, putem crea un model care anticipează modul în care s-ar putea răspândi incendiile viitoare”, a declarat Assad Oberai, profesor Hughes și profesor de inginerie aerospațială și mecanică la USC Viterbi și coautor al studiului.

Utilizarea inteligenței artificiale pentru a prezice incendiile de vegetație: Model impresionant

Oberai și Shaddy au fost impresionați de faptul că cWGAN, inițial antrenat pe date simulate simple în condiții ideale, cum ar fi terenul plat și vântul unidirecțional, a avut performanțe bune în testele sale pe incendiile reale din California. Ei atribuie acest succes faptului că cWGAN a fost utilizat împreună cu date reale privind incendiile de vegetație provenite din imagini din satelit, mai degrabă decât în mod independent.

Oberai, ale cărui cercetări se concentrează pe dezvoltarea de modele computerizate pentru a înțelege fizica care stă la baza diferitelor fenomene, a modelat totul, de la fluxul turbulent al aerului pe aripile avioanelor la bolile infecțioase și modul în care celulele se înmulțesc în tumori și interacționează cu mediul înconjurător. Dintre toate lucrurile pe care le-a modelat, Oberai remarcă faptul că incendiile de vegetație sunt printre cele mai provocatoare.

„Incendiile de vegetație implică procese complexe: Combustibilul precum iarba, arbuștii sau copacii se aprinde, ducând la reacții chimice complexe care generează căldură și curenți de vânt. Factori precum topografia și vremea influențează, de asemenea, comportamentul incendiilor – incendiile nu se răspândesc prea mult în condiții de umiditate, dar se pot deplasa rapid în condiții de uscăciune”, a declarat el. „Acestea sunt procese extrem de complexe, haotice și neliniare. Pentru a le modela cu acuratețe, trebuie să țineți cont de toți acești factori diferiți. Ai nevoie de calcul avansat”.

Printre alți coautori se numără studenta Valentina Calaza de la Departamentul de Inginerie Aerospațială și Mecanică din cadrul USC Viterbi; Deep Ray de la Universitatea din Maryland, College Park (fost student postdoctoral la USC Viterbi); Angel Farguell și Adam Kochanski de la Universitatea de Stat San Jose; Jan Mandel de la Universitatea din Colorado, Denver; James Haley și Kyle Hilburn de la Universitatea de Stat Colorado, Fort Collins; și Derek Mallia de la Universitatea din Utah.

Cercetarea a fost finanțată de Army Research Office, NASA și programul Viterbi CURVE.

‍