Google Research lleva más de una década trabajando en el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar incendios forestales en sus primeras etapas y modelar la forma en que se propagan. Actualmente, este trabajo se centra en el programa FireSat, respaldado por Google en colaboración con Muon Space para Earth Fire Alliance, con el objetivo de construir una constelación de satélites que vigile los incendios desde el espacio antes de que se conviertan en grandes catástrofes.
La empresa afirma que, una vez completado, el sistema podrá detectar un incendio de 25 metros cuadrados, lo que equivale aproximadamente a un incendio que cubra un área de 5×5 metros o al tamaño de un solo automóvil. El papel de la inteligencia artificial no se limita a detectar una fuente de calor; también debería ayudar a distinguir entre un incendio forestal real y fuentes que pueden parecer similares desde la órbita, como las nubes reflectantes, las chimeneas de las fábricas, las barbacoas y las quemas agrícolas controladas.
¿Por qué era difícil la vigilancia desde el espacio?
Las autoridades de lucha contra incendios necesitan información rápida cuando el incendio es pequeño y puede ser contenido, pero algunas imágenes satelitales disponibles actualmente pueden llegar después de unas 11 horas o tener una resolución baja. Esto hace que los datos sean menos útiles para hacer frente a un incendio que se propaga con rapidez.
La alternativa tradicional consistía en utilizar un satélite grande de alta resolución que vigilara la Tierra durante largos periodos, una opción costosa y de cobertura limitada. FireSat, en cambio, se basa en un mayor número de satélites más pequeños y menos costosos, junto con modelos de aprendizaje automático para compensar parte de la diferencia de resolución y analizar los cambios en las escenas a lo largo del tiempo.
¿Cómo aprende el modelo a distinguir entre incendios?
Google desarrolló una cámara específica para mejorar la detección de incendios forestales y entrenó sus modelos iniciales mediante vuelos sobre incendios controlados. También recopiló imágenes de California de escenas que desde arriba parecían incendios y siguió sus cambios a lo largo del tiempo para identificar los casos que se convertían en incendios reales y los que representaban falsas alarmas.
Google pretende construir un registro de referencia que indique cuáles de los incendios pequeños se convierten en incendios grandes y cuáles no. Estos datos permitirían mejorar los algoritmos y reducir las alertas innecesarias que podrían confundir a los equipos de respuesta, manteniendo la atención en los incendios más peligrosos.
¿Qué cambia en la práctica para los equipos de respuesta?
El principal valor práctico del proyecto es reducir el tiempo entre el inicio del incendio y su detección. La captación frecuente de imágenes ayudará a los equipos de extinción a vigilar el incendio mientras aún es pequeño y también podría proporcionar mejor información sobre su velocidad y dirección de propagación. Los datos también pueden ser útiles para la planificación a largo plazo, como determinar los lugares adecuados para construir cortafuegos que ralenticen la propagación de los incendios.
Sin embargo, este beneficio depende de que la constelación se complete, de la precisión de los modelos y de su capacidad para afrontar las diferencias entre las condiciones locales y las fuentes de calor similares. Asimismo, el anuncio describe objetivos operativos futuros, no una cobertura mundial completa en la actualidad.
Calendario y próximos objetivos
El sistema puso en órbita el primer grupo de satélites operativos, mientras que se espera que el siguiente grupo llegue durante el próximo año. Google afirma que alcanzar la capacidad operativa completa llevará varios años. El objetivo de captar imágenes del mundo aproximadamente cada 20 minutos requerirá unos 50 satélites, y se espera alcanzarlo alrededor de 2030. El objetivo más cercano, durante los próximos dos años, es captar imágenes de toda la superficie terrestre una vez cada hora.