Combatir los incendios forestales récord de Canadá con una combinación de IA e intuición
Como administrador de incendios forestales desde hace mucho tiempo en Alberta, Canadá, Ed Trenchard está acostumbrado a tomar decisiones difíciles durante emergencias volátiles. Pero ha tenido que tomar muchas este año durante la peor temporada de incendios forestales registrada en el país, con incendios que obligaron a miles de personas a huir de sus hogares y quemaron una cantidad sin precedentes de 17 millones de hectáreas (42 millones de acres), según el Centro Interagencial Canadiense de Incendios Forestales.
Una de las principales tareas de Trenchard en Alberta es decidir dónde ubicar los equipos de bomberos, helicópteros y otros recursos el día antes de que se pronostique el inicio de un incendio forestal. La tarea es como mover piezas de ajedrez en una batalla de alto riesgo contra un oponente que puede ser más agresivo de lo esperado o no aparecer en absoluto. Él y sus compañeros oficiales de servicio toman sus decisiones a diario basándose en las clasificaciones de peligro de incendio, los requisitos de cobertura y la intuición.
“Desde la perspectiva de la respuesta a emergencias, dependemos de los oficiales de servicio para tomar una decisión. Buena o mala, toma una decisión”, dijo Trenchard, especialista en manejo de incendios forestales y oficial de servicio regional y provincial de Alberta Wildfire, la agencia de extinción de incendios forestales de la provincia. «Puede suponer mucha presión para una persona».
Pero en 2022, Alberta Wildfire comenzó a utilizar una herramienta impulsada por IA para ayudar a los oficiales de servicio a tomar decisiones y utilizar los recursos de manera más estratégica. Creada por AltaML, un desarrollador de soluciones de IA en Edmonton, Alberta, la herramienta aprovecha el aprendizaje automático para analizar decenas de miles de puntos de datos para predecir la probabilidad de nuevos incendios al día siguiente por región.
Para la planificación diaria de incendios, Trenchard dijo que los oficiales de servicio han utilizado tradicionalmente un sistema canadiense de décadas de antigüedad que clasifica el peligro y la ocurrencia de incendios, o el riesgo y la gravedad previstos de los incendios forestales en función del clima, las condiciones forestales y otros factores ambientales. También incorporan la intuición basada en años de experiencia y su conocimiento local, como qué tan cerca estará de las casas un incendio previsto o si es un fin de semana festivo lleno de fogatas.
Los desafíos surgen cuando el peligro de incendio es moderado y los agentes deben tomar una decisión. Esta puede ser una tarea difícil para administradores menos experimentados y que se ha vuelto cada vez más crítica con el aumento de incendios forestales extremos que devastan regiones de todo el mundo.
Para asegurarse de que estén preparados, muchos oficiales de servicio sobreestiman los recursos que necesitarán, como contratar una tripulación de helicóptero de reserva para un riesgo de incendio que no se materializó, dijo Trenchard. Añadió que este tipo de decisiones han generado costos más altos en recursos no utilizados y han sobrecargado el número limitado de helicópteros disponibles para los incendios que se producen. Pero no estar preparado cuando ocurre un desastre es peor.
“Es una extraña dicotomía en la que nos encontramos como socorristas de emergencia. Pero este año nos quedamos sin helicópteros. Necesitábamos más recursos de los que había disponibles, desde helicópteros hasta excavadoras y bomberos”, dijo Trenchard, y explica que las decisiones sobre si contratar helicópteros costosos y cuándo hacerlo se volvieron aún más cruciales con los graves incendios de este año.
Ahí es donde la herramienta de IA puede ayudar. Impulsada por Microsoft Azure Machine Learning, un servicio de IA de Azure, el sistema de predicción de incendios forestales de AltaML puede analizar fuentes de datos granulares para brindar a los oficiales de servicio información más específica sobre las regiones que cubren. La herramienta, basada en una gran cantidad de datos históricos de incendios, realiza predicciones basadas en el clima regional y las condiciones forestales. También integra datos sobre las emisiones globales de carbono y el día de la semana para conocer las correlaciones entre los incendios forestales, el cambio climático y el comportamiento humano.
AltaML ha mejorado de manera continua el modelo para predecir con precisión la probabilidad de un nuevo incendio forestal el 80% de las veces. Trenchard dijo que las mejoras han aumentado la confianza de los oficiales de servicio en la herramienta desde que la implementaron el año pasado.
“Por lo general, respalda lo que piensan los oficiales de servicio con experiencia y permite que los oficiales de servicio más inexpertos adquieran ese conocimiento sin tardar años en conseguirlo”, dijo, con la vista puesta en las inminentes jubilaciones de gerentes de larga data. «Ofrece a las personas más confianza en las decisiones que toman».
Un panel fácil de usar muestra la probabilidad de incendios en la mañana y en la tarde para ayudar a los oficiales de servicio a optimizar los horarios de los turnos. Una prueba de concepto completada por AltaML encontró que el modelo puede ayudar a Alberta Wildfire a optimizar los recursos y ahorrar entre 2 y 5 millones de dólares canadienses en costos operativos anuales, según AltaML. La estimación proviene del modelo que analiza datos históricos y predice de manera correcta que no habrá incendios en los días en que los oficiales de servicio habían contratado aviones de reserva o equipo pesado que no se utilizó.
Trenchard dijo que el objetivo de la agencia de mejorar la rentabilidad se equilibra con la gravedad del incendio y la proximidad a las viviendas. Su visión para la herramienta es modelar cuándo y dónde comenzará un incendio con mayor precisión, su crecimiento durante los próximos 10 días y el impacto en las comunidades cercanas.
«Creo que estamos en el camino correcto con la IA para responder preguntas sobre cómo tener recursos en el lugar correcto y en el momento adecuado para responder a los incendios», afirmó. «No creo que hayamos llegado a ese punto todavía». El trabajo en la herramienta proviene de GovLab.ai, un centro de innovación formado por AltaML, el gobierno de Alberta y Mitacs, una organización de investigación sin fines de lucro, para ayudar a los sectores públicos a resolver problemas sociales con IA. Además de la herramienta contra incendios forestales, el laboratorio trabaja en modelos de IA que pueden analizar las tendencias de inscripción en las escuelas proyectadas e imágenes de satélite para detectar infestaciones de escarabajos dañinos en los bosques.
«Los nuevos avances en inteligencia artificial aplicada ayudan a las empresas y a los gobiernos a tomar mejores decisiones y ofrecer mejores servicios», afirmó Nate Glubish, Ministro de Tecnología e Innovación de Alberta.
“Creé GovLab.ai en asociación con AltaML para acelerar nuestra adopción de la IA como herramienta de resolución de problemas. Nuestro modelo de predicción de incendios forestales es sólo un ejemplo interesante de la labor que Alberta lleva a cabo para convertirse en la jurisdicción más innovadora de Canadá”.
Microsoft es el principal proveedor de tecnología del centro, con ingenieros que colaboran en los procesos técnicos. El papel es parte de un objetivo más amplio para mitigar la devastación de los incendios forestales con IA, incluido un marco desarrollado por AI for Good Lab de Microsoft sobre cómo se puede utilizar la IA para predecir el riesgo de incendios forestales. El laboratorio también trabaja con organizaciones para detectar, predecir y extinguir incendios forestales con soluciones de IA y, de manera reciente, ejecutó sus modelos de evaluación de daños con IA en imágenes satelitales de incendios forestales en Hawái para ayudar a los grupos de socorro.
Para Graham Erickson, desarrollador senior de aprendizaje automático en AltaML, la herramienta predictiva de Alberta destaca el poder de la IA y las asociaciones público-privadas. El tesoro de datos históricos de Alberta Wildfire abarca décadas con detalles sobre el tamaño, la causa, la ubicación, la hora de inicio, la duración, las condiciones climáticas, el personal, el equipo de extinción y el área quemada por cada incendio forestal en la provincia.
Trenchard dijo que la agencia pública carece de los recursos para darle sentido. Pero AltaML puede aportar la agilidad de una empresa privada y transformar los datos en herramientas que ayuden a los oficiales de servicio a comprender mejor los bosques protegidos de Alberta, una enorme franja de tierra de 39 millones de hectáreas más grande que Alemania. La tecnología puede ayudar a codificar la experiencia de administradores de vida silvestre experimentados.
«El aprendizaje automático nos permite personalizar más en una región o patrones específicos», dijo Erickson. «Esa adaptabilidad cambia las reglas del juego para problemas complejos».
Erickson también disfruta de la oportunidad de realizar un trabajo significativo en su provincia natal, donde los incendios han quemado un récord de 2 millones de hectáreas (5 millones de acres) y han requerido la ayuda de casi 4 mil bomberos internacionales, según Alberta Wildfire. Los incendios también han amenazado la producción de petróleo y gas y trastornado la vida de miles de personas.
«Las tragedias de los incendios forestales de este año han sido horrendas en Hawái y Canadá», dijo. «Este es un mundo significativo en el que trabajar y cuando veo que mi trabajo se utiliza para responder a los desastres naturales, es muy gratificante».
Imagen de portada: Bomberos sudafricanos, entre los casi 4 mil bomberos internacionales que han ayudado a Alberta este año, responden a un incendio forestal en el área forestal de Edson, en el centro de Alberta, el 7 de junio de 2023. Foto del Gobierno de Alberta.