Especialistas del Centro de Inteligencia Artificial de Skoltech han creado un sistema basado en el aprendizaje automático para predecir incendios forestales. El desarrollo, a diferencia de sus análogos, analiza decenas de parámetros, desde datos satelitales hasta la actividad de la población. La precisión de los pronósticos alcanza el 87%, lo que permite prevenir catástrofes antes de que ocurran.
La base para el entrenamiento de la red neuronal fueron datos de archivo de 10 años, incluyendo información sobre el tiempo y la ubicación de los incendios. El algoritmo identificó de forma independiente patrones, adaptándose a las características de cada región. El entrenamiento del modelo para un sujeto tomó alrededor de una semana. Actualmente, el sistema está siendo probado en Sajalín, donde ya ha demostrado su eficacia en el procesamiento de datos satelitales incluso en invierno.
La innovación clave es el análisis integral de datos. La IA tiene en cuenta el tipo de vegetación, el índice de vegetación (que refleja el estado de las plantas), el relieve, la distancia a las carreteras y la densidad de población. Las imágenes satelitales ayudan a rastrear los cambios en la superficie de la Tierra, y los datos meteorológicos ayudan a predecir los riesgos con cinco días de anticipación. Por ejemplo, la velocidad del viento y la humedad del aire permiten determinar si una chispa accidental se convertirá en un incendio a gran escala.
Un papel importante lo juegan los índices especializados, como el indicador de Nesterov, que calcula el equilibrio de desecación e hidratación del suelo. Sin embargo, la red neuronal complementa los métodos tradicionales, utilizando el aprendizaje automático para aumentar la precisión. Según los expertos, el acceso a imágenes espaciales detalladas ha sido un gran avance; anteriormente, estos datos no estaban disponibles.
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