Cercetatorii au dezvoltat un nou model care combina inteligenta artificiala generativa si datele din satelit pentru a prognoza cu exactitate felul cum s-ar putea raspândi incendiile de vegetatie.
Studiul vine în contextul în care în ultimii ani numarul incendiilor de padure a crescut exponential, pe fondul încalzirii globale.
Algoritm informatic sofisticat
Modelul dezvoltat de cercetatorii de la Universitatea de Stat California (USC) ar putea face diferenta în gestionarea incendiilor de vegetatie si în interventiile de urgenta.
Detaliat într-un studiu preliminar publicat în revista Artificial Intelligence for the Earth Systems, modelul utilizeaza date din satelit pentru a urmari evolutia unui incendiu de vegetatie în timp real, apoi introduce aceste informatii într-un algoritm informatic sofisticat, iar inteligenta artificiala (IA) poate prognoza cu exactitate traiectoria, intensitatea si rata de amplificare a incendiului – elemente imposibil de anticipat pâna acum, chiar si de catre cei mai experimentati pompieri.
Studiul vine în contextul în care California, o mare parte din vestul Statelor Unite si din sudul Europei continua sa se con-frunte cu un sezon al incendiilor de vegetatie din ce în ce mai sever în ultimii ani.
Mai multe incendii, alimentate de o combinatie periculoasa de vânt, seceta si caldura extrema, fac ravagii pretutindeni. Cel mai puternic incendiu produs în acest an în California a pârjolit peste 38.000 de acri la Lake Fire, în comitatul Santa Barbara. „Acest model reprezinta un important pas înainte în capacitatea noastra de a combate incendiile de vegetatie”, a declarat Bryan Shaddy, doctorand la Departa-mentul de inginerie aerospatiala si mecanica din cadrul Scolii de Inginerie Viterbi a USC si principalul autor al studiului.
„Oferind date mai precise si în timp util, instrumentul nostru consolideaza eforturile pompierilor si ale echipelor de evacuare care lupta împotriva incendiilor de vegetatie în prima linie.”
Analiza prin inginerie inversa
Cercetatorii au început prin a colecta date istorice privind incendiile de vegetatie din imagini de înalta rezolutie luate de satelit. Studiind cu atentie comportamentul incendiilor de vegetatie din trecut, cercetatorii au reusit sa urmareasca modul în care fiecare incendiu a pornit, s-a extins si a fost în cele din urma stapânit.
Analiza lor cuprinzatoare a scos la iveala modele influentate de diferiti factori precum vre-mea, materialul organic (de exemplu, copaci, tufisuri etc.) si terenul. Ei au antrenat apoi un model generativ de calculator alimentat cu inteligenta artificiala, cunoscut sub numele de retea generativa adversariala Wasserstein conditionata sau „cWGAN”, pentru a simula felul cum acesti factori influenteaza evolutia în timp a incendiilor de vegetatie.
Savantii „au învatat” modelul sa recunoasca tipare specifice în imaginile din satelit care se potrivesc cu felul cum incendiile de vegetatie se raspândesc în cazul exemplificat de ei. Apoi au testat modelul cWGAN pe incendii reale care au avut loc în California între 2020 si 2022 pentru a evalua cât de bine a prezis unde se va raspândi incendiul.
„Studiind cum s-au comportat incendiile din trecut, putem crea un model care anticipeaza felul cum s-ar putea raspândi incendiile viitoare”, a declarat Assad Oberai, profesor de inginerie aerospatiala si mecanica la USC Viterbi si coautor al studiului.
Oberai si Shaddy au fost impresionati de faptul ca modelul, initial antrenat pe date simulate simple în conditii ideale, cum ar fi terenul plat si vântul unidirectional, a avut performante bune în testele sale pe incendiile reale din California. Ei atribuie acest succes faptului ca acesta a fost utilizat împreuna cu date reale privind incendiile de vegetatie provenite din imagini din satelit, mai degraba decât în mod independent.
Un model impresionant
Assad Oberai, ale carui cercetari se concentreaza pe dezvoltarea de modele computerizate pentru a întelege fizica aflata la baza diferitelor fenomene, a realizat modele de evolutie în cele mai diverse domenii, de la fluxul turbulent al aerului pe aripile avioanelor la bolile infectioase si modul în care celulele se înmultesc în tumori si interactioneaza cu mediul înconjurator.
Dintre toate lucrurile pe care le-a modelat, cercetatorul remarca faptul ca incendiile de vegetatie sunt printre cele mai provocatoare. „Incendiile de vegetatie implica procese complexe: combustibilul precum iarba, arbustii sau copacii se aprinde, ducând la reactii chimice care genereaza caldura si curenti de vânt. Factori precum topografia si vremea influenteaza, de asemenea, comportamentul incendiilor – incendiile nu se raspândesc prea mult în conditii umede, dar se pot deplasa rapid în conditii uscate”, a declarat acesta.
„Acestea sunt procese extrem de complexe, haotice si neliniare. Pentru a le modela cu acuratete, trebuie sa tinem cont de toti acesti factori diferiti, deci este nevoie de calcule avansate, pe care inteligenta artificiala le poate face, din fericire, extrem de rapid”.
GABRIEL TUDOR
Comentarii