Sensores de incendios forestales e IA ayudan a detectar incendios en Chile

En enero de 2017, una serie de incendios forestales asoló Chile. Los incendios han matado al menos a 11 personas y destruido miles de hogares. Quemaron más de un millón de acres de tierra y le costaron al gobierno chileno cientos de millones de dólares.

Si bien los incendios de 2017 estuvieron entre los peores que ha visto el país sudamericano en los tiempos modernos, los incendios forestales son bastante comunes en Chile. Para ayudar a prevenirlos, el país recurrió al proveedor de tecnología Entel Ocean, que utiliza IA para ayudar a prevenir y detectar incendios forestales.

Detección de incendios en Chile

Entel Ocean es la unidad digital de Entel, el mayor proveedor de telecomunicaciones de Chile. La compañía ofrece una cartera diversa de productos, que incluyen nube, análisis y internet de las cosas plataformas

En colaboración con el gobierno de Chile, Entel Ocean ha instalado sensores IoT en árboles de algunos bosques chilenos para ayudar a detectar y predecir incendios forestales, como los de 2017 que asoló el país. Las “narices”, como las llama la compañía, recopilan una serie de datos sobre su entorno, incluidos los niveles de humedad, la temperatura y la concentración de ciertos materiales, dijo Leonor Ferrebuz, gerente de línea de servicio de Entel Ocean. .

Los sensores transmiten esta información a una plataforma IoT en las oficinas de Entel Ocean. Usando análisis predictivos y aprendizaje automático, la empresa puede usar los datos recopilados por las “narices” para identificar la probabilidad de incendios forestales, así como para determinar si un incendio forestal, incluso pequeño, está activo.

La plataforma puede detectar incendios 12 minutos más rápido que las mediciones tradicionales, que incluyen personas estacionadas en torres de vigilancia en el bosque al monitorear visualmente el humo.

Aprendizaje automático automatizado

Para ayudar a potenciar el producto de detección de incendios, Entel Ocean utiliza la plataforma de aprendizaje automático automatizado DataRobot, proveedor de IA con sede en Boston.

“Es bastante sorprendente para nosotros que pueda acelerar los datos y los componentes de IA con DataRobot”, dijo Ferrebuz. “Es impresionante cómo acelera y ayuda a mejorar y reducir el ciclo de manejo usando esta tecnología”.

El equipo de Entel Ocean que trabaja en el sistema de detección de incendios forestales tiene experiencia con muchas plataformas de IA, explicó Ferrebuz. Eligieron DataRobot después de evaluar cada plataforma, dijo.

Si bien la plataforma funcionó bien para Entel Ocean, el producto de detección de incendios tuvo un comienzo difícil. El producto necesita datos de las “narices” para funcionar de manera efectiva. Después de configurar las “narices”, les tomó un tiempo recopilar la cantidad de datos necesarios para funcionar bien.

Damos una idea antes de que el ojo o la cámara puedan ver.

Leonor FerrebuzGerente de Línea de Servicio, Entel Ocean

“La mejor manera de entrenar al modelo es estar en el bosque”, dijo Ferrebuz.

El producto originalmente tenía una gran cantidad de falsos positivos, dijo, con factores como la lluvia o las barbacoas que podrían alertar. Estos han disminuido significativamente con el tiempo y se espera que continúen disminuyendo.

Aún así, con el sistema que predice incendios 12 minutos antes que otros métodos y limitando el peligro que representan los incendios para los humanos que intentan detectarlos visualmente, Ferrebuz espera que otros gobiernos consideren potencialmente usarlo para proteger sus bosques.

“Hoy en día, los incendios forestales se detectan principalmente a través de la vista”, dijo. “Ofrecemos información antes de que el ojo o la cámara puedan ver”.

Feliciano Antolin

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