Itongadol/Agencia AJN.- Dicen que los rayos nunca caen dos veces, pero podría ser posible averiguar dónde caerá la próxima vez gracias a un nuevo modelo de IA desarrollado por investigadores de la Universidad Bar-Ilan (BIU).
Diseñado con la prevención de incendios forestales en mente, el modelo de IA puede predecir el momento y la ubicación de los rayos que los provocan con más del 90% de precisión, según una prueba realizada con datos de incendios forestales de 2021.
«Nos encontramos en un momento crítico para comprender las complejidades de los incendios forestales», afirmó el codirector del proyecto, Oren Glickman, del Departamento de Informática de la BIU.
«El aprendizaje automático ofrece el potencial de revolucionar la forma en que predecimos y respondemos a los incendios forestales provocados por rayos, proporcionando conocimientos que podrían salvar vidas y preservar ecosistemas.»
Glickman y su colega investigador de la BIU Assaf Shmuel entrenaron su modelo utilizando siete años de datos satelitales globales e información detallada sobre vegetación, patrones climáticos y topografía.
Según el estudio, publicado en Scientific Reports, el modelo de la BIU es mucho más preciso que los métodos tradicionales de predicción de incendios forestales, gracias a su singular utilización de datos satelitales y meteorológicos. Afirman que este modelo podría ayudar a los servicios de emergencia a contrarrestar los incendios forestales de forma mucho más segura y eficaz.
Los rayos son una importante causa natural de incendios forestales a nivel mundial. En los Estados Unidos, los rayos representan el 16% de los incendios forestales, pero son responsables del 56% de la superficie total quemada debido a las ubicaciones remotas y la detección tardía. Los impactos globales varían según la región.
Los modelos climáticos predicen futuros aumentos en los incendios forestales debido a una mayor frecuencia de rayos en condiciones de calentamiento.
El modelo aún no está listo para su implementación en tiempo real, pero sus desarrolladores afirman que podría cambiar el equilibrio de fuerzas entre el ser humano y la naturaleza en la lucha por proteger los bosques y la vegetación de los daños causados por los incendios.
Como señala Shmuel, «con las crecientes implicancias del cambio climático, se requieren nuevas herramientas de modelado para comprender y predecir mejor sus impactos; el aprendizaje automático tiene un gran potencial para mejorar estos esfuerzos».