L'IA avec des systèmes de Big Data nous aidera-t-elle à arrêter les incendies de forêt?

Dans le contexte actuel dans lequel la sécheresse se trouve encore dans certaines régions du pays, il est toujours Demande naturelle si nous pouvons empêcher les incendies de forêtpuisque les données sont alarmantes. Nous avons eu des situations vraiment catastrophiques liées à un incendie qui a coûté une vie humaine, des dommages économiques et des zones complètement calcinées.

Il Changement climatique Il exige que nous adoptions de nouvelles stratégies pour empêcher ces catastrophes. L'application de modèles prédictifs basés sur l'intelligence artificielle sur les images satellites est l'un des nombreux outils qui améliorent la prévention des incendies sylviculture.

La capacité d'apprentissage de Intelligence artificielle (IA)avec le potentiel des images obtenues grâce à la technologie du Informations géospatialesjouer un rôle clé dans la prévention de incendie sylviculture.

Comment l'IA nous aide à prévenir les incendies de forêt

En 2024, plus de 47 700 hectares de forêt ont été brûlés en Espagne et il y a eu 16 gros incendies. Bien que cela semble beaucoup, ce fut une année relativement bonne. La moyenne annuelle de la dernière décennie est presque 104 000 hectares ont brûlé par an.

Les outils pour résoudre cette situation sont nombreux et incluent actuellement l'intelligence artificielle. Eulalia Planas Elle est ingénieur à l'Université de l'Université de Catalogne, où elle enquête dans le domaine des risques et de la sécurité. Depuis l'année dernière, il travaille sur un projet qui utilise l'IA pour améliorer le Gestion des incendies de forêt et d'autres urgences.

Même ainsi, Planas souligne que l'intelligence artificielle ne sera pas la solution définitive et indique qu'il sera important d'identifier quand il s'agit d'un outil Vraiment utile pour les pompiers ou une simple nouveauté Avec un nom attrayant.

Utilitaire

Pourquoi l'intelligence artificielle dans le domaine des incendies peut-elle être utile?

Le L'intelligence artificielle n'est rien de plus que des outils mathématiques utilisés pour relier les chosesdisant que c'est très simplifié. Il s'agit d'un modèle statistique qui prend beaucoup de données et essaie d'obtenir des modèles, ce qui est très bon pour nous dans le domaine de l'analyse des risques. Mais vous devez l'entraîner correctement. Par exemple, dans le cas de Chatgpt, qui est basé sur la langue, vous vous entraînez avec des phrases, puis il les construit.

Technologie

Et comment cette technologie peut-elle être utilisée dans les incendies?

Il s'agit d'un vaste champ, mais un cas très classique d'utilisation des outils d'IA est dans l'analyse de satellite, aérien, obtenu avec des images de drones … par exemple, le projet Système d'information mondiale sur les incendies de forêtgéré par la Commission européenne, Basé sur le système Effis, qui détecte les incendies et surveille sa progression à partir d'images satellites.

Pour pouvoir le faire, ils ont été utilisés Outils d'intelligence artificielle pour identifier les modèles dans les images et distinguer ce qu'est le feu et ce qui n'est pas.

Identifier un incendie

Comment cela est-il réalisé?

Il faut former le modèle à s'identifier dans l'image où il y a un feu. Pour ce faire, de nombreuses images sont collectées, des milliers d'entre elles. Ensuite, manuellement, il est indiqué qui correspondent à un incendie et qui ne le sont pas.

Par exemple, dans mon équipe, nous entraînons un modèle pour détecter Fumer les panaches, et sachez donc qu'un feu a lieu. Nous avons pris des milliers d'images, à la fois de vrais incendies et d'autres qui n'ont rien montré, pour les distinguer.

Il doit également être dans des conditions différentes: avec le ciel nuageux, avec le soleil, avec plus de fumées noires ou plus claires … plus la variété est la plus variable. Et normalement, Nous marquons le vrai contour de l'image où le feu est manuellement.

Marge d'erreur

Lorsque vous faites manuellement, il peut y avoir des erreurs, non?

Bien sûr, les humains ont tort. Ici, il y a toujours une erreur. Par conséquent, un algorithme sera aussi bon que vous vous êtes entraîné. Si je ne vous donne pas de bonnes images ou si je les ai bien marquésl'algorithme ne peut pas bien le faire. Quoi qu'il en soit, l'erreur humaine est toujours en intelligence artificielle.

Comment est-il vérifié qu'il y a peu d'erreur?

De notre collection d'images avec lesquelles nous avons formé le modèle, nous en gardons certains que nous n'utilisons pas pour nous entraîner, mais pour Vérifiez qu'il fonctionne à la fin du processus. Si vous travaillez avec ces autres images, vous saurez comment est votre modèle.

Ensuite, la capacité des enquêteurs à modifier les paramètres d'algorithme pour s'adapter et l'améliorer, jusqu'à ce que la précision maximale possible entre en jeu.

Bone, plus les images avec lesquelles vous vous entraînez à l'algorithme sont spécifiques, mieux elle fonctionnera.

Exactement, mais moins extrapolable, ce sera. Vous ne pourrez pas l'utiliser pour d'autres choses autres que cette application que vous avez formée. Imaginez que j'ai formé ce que je vous disais sur les panaches de fumée Et je veux l'utiliser pour détecter les cheminées des usines. Cela ressemble, mais comme ce n'est pas la même chose, et cela ne le fera sûrement pas si bien. C'est là que vous devez travailler si vous voulez quelque chose de précis ou de travailler pour des situations plus larges.

Autres incidents

Dans votre travail, vous vous concentrez également sur l'utilisation de l'IA pour un autre type d'urgence, telles que les accidents de l'industrie chimique.

Oui, pour gérer ces accidents, il existe déjà des outils informatiques qui, par exemple, dans Le cas d'une fuite d'une substance toxique aide à prédire comment le nuage composé évoluera ou quelle est la distance de sécurité à laquelle un équipement d'urgence doit être mis.

Mais plusieurs fois, dans ces accidents Aucune information n'est disponible pour démarrer le modèle ou il n'y a pas de temps pour le faire. Par conséquent, ce que nous avons fait dans mon équipe, c'est d'effectuer de nombreuses simulations avec de nombreuses substances différentes et dans diverses conditions météorologiques. Avec cela, nous avons formé le modèle et vous permet maintenant de prédire rapidement une distance de sécurité.

Ce peut Ne pas être aussi bon que ce que font les modèles classiquesmais c'est un outil informatique qui aide les pompiers en cas de données ou peu de temps.

Avenir

Quel est l'avenir de l'intelligence artificielle dans la réduction des risques?

Ce que nous devons être très clair, c'est que L'IA ne vous donnera jamais de meilleures choses que vous ne le formez. Nous avons tendance à penser que beaucoup de choses nous résoudront. Mais, j'insiste sur le fait que les algorithmes sont aussi bons que nous les avons enseignés, et si nous ne le faisons pas bien ou que nous n'avons pas assez de données, ils ont leur marge d'erreur, qui peut parfois être très grande.

Déjà Il existe certains de ces outils mis en œuvre dans le systèmebien que d'autres prennent un peu plus de temps pour arriver. Beaucoup de choses sont en cours de développement, mais il est essentiel que nous distinguons quand elle offre vraiment un avantage et quand pas.