Intelligenza artificiale
Tra l’IA e un “Database di Occorrenze” in crescita, la minaccia degli incendi boschivi potrebbe diminuire
Attualmente, un incendio boschivo in rapido movimento sta distruggendo parte di una vecchia cittadina di montagna chiamata Jasper nelle Montagne Rocciose canadesi. I danni a Jasper sono descritti come “oltre ogni descrizione e comprensione”, e 25.000 persone sono già state costrette a fuggire.
Incendi boschivi enormi hanno distrutto fino a metà della storica cittadina canadese di Jasper. Allo stesso tempo, centinaia di focolai sono attivi nella vicina Columbia Britannica così come in California e Utah.
Ogni anno, migliaia di persone subiscono le conseguenze degli incendi boschivi, con le città che vengono incenerite dal fuoco. Negli Stati Uniti, negli ultimi cinque anni, 344 incendi significativi hanno ucciso 178 persone. Nel frattempo, dagli anni ’80, il paese ha registrato una media di circa 70.000 incendi totali all’anno. Secondo il National Interagency Fire Center (NIFC), un totale di 2,7 milioni di incendi boschivi si è verificato dal 1983.
Man mano che il numero di incendi continua ad aumentare, anche il costo per combatterli è in crescita. Il governo degli Stati Uniti ha speso quasi 4,4 miliardi di dollari per combattere gli incendi boschivi solo nel 2021. In media, costa circa 74.000 dollari spegnere ogni incendio. Ma non è tutto; anche le tariffe delle assicurazioni per i proprietari di case stanno aumentando.
Gli incendi boschivi sono in aumento a livello mondiale non solo per la loro frequenza, ma anche per la gravità e la durata. Il rischio di incendio è soprattutto presente in condizioni estremamente secche come venti forti, siccità e ondate di calore. Ciò comporta un impatto negativo crescente sulla salute umana e della fauna selvatica.
Oltre alla distruzione causata dal fuoco stesso, il fumo degli incendi boschivi è composto da inquinanti atmosferici pericolosi come NO2, ozono, idrocarburi aromatici, piombo o PM2,5, che sono particelle con un diametro di 2,5 micron o meno. Il PM2,5 è così fine da poter penetrare più in profondità nel nostro tratto respiratorio e causare effetti sulla salute.
Il PM2,5 del fumo degli incendi è effettivamente associato a morti premature nella popolazione generale. Può causare e aggravare malattie dei polmoni, reni, cuore, pelle, intestino, occhi, naso e fegato. È stato inoltre dimostrato a portare a deficit cognitivi e perdita di memoria.
Non solo gli incendi boschivi contaminano l’aria con inquinanti tossici, ma influenzano anche il clima rilasciando grandi quantità di CO2 e altri gas serra nell’atmosfera. Coprendo la Terra, le emissioni di gas serra intrappolano il calore del sole e rendono il pianeta inabitabile. Un eccesso di questi gas porta al cambiamento climatico, che a sua volta genera condizioni più secche, contribuendo ulteriormente a stagioni di incendio più lunghe. Questo crea quindi un ciclo di retroazione.
Con gli incendi boschivi sempre più estremi in intensità e danni, possono interrompere le infrastrutture in termini di comunicazioni, trasporti, fornitura di energia, servizi del gas e approvvigionamento idrico. Inoltre, nelle aree densamente popolate, impattano significativamente proprietà, bestiame, mortalità umana e l’ambiente.
Lo scorso anno, uno studio condotto da ricercatori dell’Università del Maryland ha calcolato che gli incendi forestali ora provocano 3 milioni di ettari in più di perdita di copertura arborea all’anno rispetto al 2001. Causando una perdita globale di 9,3 milioni di ettari di copertura arborea, il 2021 è diventato uno degli anni peggiori.
Non è che gli incendi non siano una parte naturale del funzionamento delle foreste. In realtà, le foreste boreali, che coprono vaste aree del nord Europa, Russia, Alaska e Canada, sono adattate al fuoco. Il fuoco crea una varietà di paesaggi e rimuove le foreste vecchie, dando vita a nuove.
Tuttavia, la perdita di copertura arborea legata al fuoco, anche in queste aree, sta avvenendo a un ritmo accelerato. Con le foreste boreali tra i principali fornitori mondiali di acqua pulita, ospitando popolazioni significative di fauna selvatica e rappresentando un importante serbatoio di carbonio, la tendenza in corso degli incendi boschivi è preoccupante e necessita di essere affrontata.
Sfruttare i modelli di IA in combinazione con le immagini satellitari
Uno dei modi in cui il problema degli incendi boschivi è affrontato attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale (IA). Questa nuova tecnologia non è solo utilizzata per chatbot e assistenti virtuali, ma anche per aiutare l’ambiente tramite il telerilevamento avanzato.
Recentemente, l’IA ha aiutato i vigili del fuoco a rispondere rapidamente a un incendio boschivo in una zona remota della Bay Area, in California. L’incendio è stato fermato prima che si diffondesse grazie a una fotocamera alimentata da IA, che ha rilevato il fumo e informato le squadre dei vigili del fuoco prima che l’incendio potesse crescere e diventare difficile da controllare.
Anche gli assicuratori stanno ricorrendo all’IA. La società con sede a San Francisco, Delos Insurance Solutions, ha venduto oltre 17.000 polizze ai proprietari di case, che altre aziende hanno rifiutato. Questo è stato reso possibile grazie ai modelli di incendio della società, per i quali Delos collabora con professori universitari per ottenere set di dati proprietari sulla modellazione degli incendi e poi aggiunge un algoritmo di IA per incorporare più dati. Secondo la cofondatrice Shanna McIntyre, Delos considera oltre 200 variabili che coprono vegetazione, topografia e temperatura.
C’è chiaramente un’attenzione crescente allo sviluppo di modelli di comportamento degli incendi ad alta risoluzione per prevedere la diffusione del fuoco.
Ciò avviene in combinazione con i satelliti per rilevare le posizioni degli incendi. Mentre satelliti come LANDSAT, VHRS e MODIS sono già utilizzati per monitorare la distribuzione e le perturbazioni della vegetazione, prevedere gli incendi boschivi rimane un compito difficile. L’IA e il machine learning possono aiutare a fornire un metodo affidabile per prevedere e gestire gli incendi boschivi.
Ad esempio, l’IA può essere collegata a satelliti di imaging che analizzano diversi fattori come l’emergere del fumo, le incidenze di incendio e le perturbazioni della vegetazione. Combinando tutti i dati, gli algoritmi di IA possono aiutare a prevedere gli incendi boschivi attraverso l’apprendimento continuo. La tecnologia IA può inoltre consentire la gestione di estintori e veicoli di pattuglia con telecamere video.
Un anno fa, un team di ricercatori dell’Università di Aalto in Finlandia ha iniziato a sviluppare un modello di IA chiamato FireCNN che può prevedere la diffusione degli incendi boschivi. Il modello è addestrato su immagini satellitari e dati meteorologici registrati tra il 2002 e il 2019 per identificare aree ad alto rischio. FireCNN analizza 31 variabili, inclusi fattori come vegetazione e copertura del suolo.
Tuttavia, manca una serie di algoritmi di IA in grado di correlare tutti i dati disponibili e metodologie di modellazione realistiche che soddisfino le esigenze di diversi paesaggi in tutto il mondo.
Secondo un nuovo studio, un nuovo modello può prevedere con precisione la diffusione degli incendi boschivi. Il modello combina immagini satellitari e IA per offrire un importante avanzamento nella gestione degli incendi e nella risposta alle emergenze.
Lo studio, finanziato da NASA, dall’Army Research Office e dal programma Viterbi CURVE, è stato condotto da ricercatori dell’USC e pubblicato in Earth System Science Data.
In base a questo nuovo modello, i dati satellitari vengono utilizzati per monitorare la progressione degli incendi boschivi in tempo reale. Queste informazioni vengono inserite in un sofisticato algoritmo informatico che può prevedere accuratamente il probabile percorso del fuoco, nonché la sua intensità e velocità di crescita.
“Questo modello rappresenta un importante passo avanti nella nostra capacità di combattere gli incendi boschivi. Offrendo dati più precisi e tempestivi, il nostro strumento rafforza gli sforzi dei vigili del fuoco e delle squadre di evacuazione che combattono gli incendi in prima linea.
– Bryan Shaddy, autore corrispondente dello studio e dottorando presso la USC Viterbi School of Engineering
Lo studio è iniziato raccogliendo dati storici da immagini satellitari ad alta risoluzione. Poi, attraverso l’analisi del comportamento dei precedenti incendi boschivi, i ricercatori hanno tracciato come il fuoco è iniziato, si è diffuso, e alla fine è stato contenuto.
Questo attento studio ha svelato schemi che sono influenzati da fattori come il terreno, il meteo e il combustibile, come alberi e arbusti.
I ricercatori hanno poi addestrato un modello generativo potenziato dall’IA per simulare come questi fattori influenzano l’evoluzione degli incendi boschivi nel tempo. Il modello è stato poi addestrato a riconoscere schemi nelle immagini satellitari che corrispondono alla diffusione dell’incendio nel loro modello.
Il modello è chiamato Conditional Wasserstein Generative Adversarial Network o cWGAN, che è già stato testato su quattro incendi reali in California per due anni, tra il 2020 e il 2022, per valutare quanto sia efficace nella previsione della diffusione del fuoco. Addestrato con simulazioni WRF‑SFIRE, cWGAN è utilizzato per calcolare il tempo di arrivo del fuoco dai dati satellitari di incendi attivi.
I risultati di cWGAN sono stati impressionanti. Addestrato su dati semplici in condizioni ideali, come vento unidirezionale e terreno piatto, il modello ha funzionato bene nei veri incendi della California.
Il successo del modello è attribuito all’uso del modello di IA insieme alle immagini satellitari, che hanno fornito dati reali sugli incendi invece di basarsi solo su dati sintetici.
Tuttavia, non è stato facile. Il coautore dello studio Assad Oberai, professore di Ingegneria Aerospaziale e Meccanica presso la USC Viterbi, ha dichiarato che modellare gli incendi è stato tra i più impegnativi a causa dei loro “processi intricati”.
Non solo il combustibile, come alberi e arbusti, si accende, portando a reazioni chimiche complesse, producendo calore e correnti d’aria, ma anche il meteo e la topografia influenzano il comportamento del fuoco. Assad ha detto:
“Questi sono processi altamente complessi, caotici e non lineari. Per modellarli accuratamente, è necessario tenere conto di tutti questi diversi fattori. Serve un calcolo avanzato.”
Dati potenziati per i modelli di IA
Oltre ai progressi nella tecnologia IA, i dati per addestrare questi modelli stanno anche migliorando, coprendo centinaia di fattori aggiuntivi che influenzano l’innesco e la diffusione del fuoco. Questo aiuterà i gestori della fauna selvatica e gli scienziati a fare previsioni più accurate su dove e quando potrebbero verificarsi gli incendi boschivi.
Recentemente, il Fire Program Analysis Fire‑Occurrence Database (FPA FOD), che è la fonte più estesa di dati sull’innesco di incendi georiferiti negli Stati Uniti, è stato notevolmente migliorato. Sviluppato per la prima volta nel 2013 dal US Forest Service, il modello è stato aggiornato cinque volte. Aggrega segnalazioni di incendi da enti locali, statali e federali con responsabilità di protezione e segnalazione degli incendi.
Il modello comprende informazioni di base come la posizione dell’innesco, la data di scoperta e la dimensione dell’incendio finale. Tuttavia, il database rivisto coprirà ancora più fattori sociali e ambientali. Secondo Erica Fleishman, professoressa dell’Oregon State University:
“C’è un enorme interesse nel capire cosa consente le accensioni degli incendi boschivi e cosa può essere fatto per prevenirli. Questo database aumenta la capacità di accedere a informazioni rilevanti e contribuire alla preparazione e prevenzione degli incendi boschivi.”
Questo database potenziato non aiuterà solo i vigili del fuoco e i gestori sul campo a combattere il fuoco, ma potrebbe anche assistere nella valutazione del rischio di interruzioni di corrente a breve termine. Le compagnie elettriche potranno prendere decisioni più informate riguardo all’implementazione di interruzioni di energia per motivi di sicurezza pubblica. Inoltre, le agenzie di gestione del territorio potranno decidere se ridurre l’accesso alle terre pubbliche in determinati periodi dell’anno.
Secondo Fleishman, molte politiche sono guidate dalle emozioni invece che da un ampio corpo di evidenze. Il database presenta “un modo per aumentare le evidenze oggettive da considerare quando si prendono queste decisioni,” ha detto.
Pubblicato nella rivista Earth System Science Data, la ricerca che descrive il database è stato supportato dal Joint Fire Science Program. Ha delineato attributi biologici, sociali e fisici per ottenere una migliore comprensione degli incendi boschivi e la loro previsione.
In totale, il team di ricerca, che includeva Fleishman, direttrice dell’Oregon Climate Change Research Institute e è stato guidato da Mojtaba Sadegh e Yavar Pourmohamad, rispettivamente professore associato e dottorando presso la Boise State University, che hanno aggiunto quasi 270 attributi aggiuntivi. Ora il database include informazioni su 2,3 milioni di incendi negli Stati Uniti dal 1992 al 2020.
Nel database rivisto, ogni incendio ora ha attributi fisici come meteo, clima, topografia e infrastrutture; attributi biologici come indice di vegetazione e copertura del suolo; attributi amministrativi che coprono il livello di preparazione nazionale e regionale e la giurisdizione; e attributi sociali includendo indice di vulnerabilità sociale e densità di popolazione.
La sesta versione del FPA FOD è stata ulteriormente arricchita con statistiche riepilogative all’interno di un buffer temporale e spaziale intorno al punto di innesco e indici di vegetazione ottenuti mensilmente dai satelliti durante l’anno precedente all’innesco. “Questo ricco set di dati tabellare può essere utilizzato in una varietà di applicazioni guidate da ipotesi o di esplorazione dei dati,” ha affermato lo studio.
Un database così massiccio aiuterà a fornire una comprensione significativamente più profonda dell’impatto individuale e combinato degli attributi sulle accensioni e sulla dimensione degli incendi, ha detto Pourmohamad, aggiungendo:
“Identifica anche gli effetti disuguali degli incendi boschivi su diverse popolazioni umane ed ecosistemi, il che può, a sua volta, informare gli sforzi per ridurre le iniquità.”
Il database può anche essere incorporato in modelli di IA e machine learning che spiegano i fattori che guidano gli incendi passati, la probabilità di incendi futuri e gli effetti di incendi futuri. Ha detto:
“È sorprendente quello che si può dedurre quando si dispone della capacità computazionale e di così tante informazioni. Si possono porre molte domande che informano diverse azioni in diversi luoghi e comprendere cosa è associato alle accensioni degli incendi e ai loro effetti.”
Considerazioni finali
Le terre selvagge come foreste o praterie sono fondamentali per la prosperità umana. Dopo tutto, mitigano il cambiamento climatico immagazzinando carbonio, preservando gli habitat della fauna selvatica e migliorando la resilienza del paesaggio. Queste terre selvagge sono sempre state soggette a incendi boschivi, ma negli ultimi decenni sono aumentate così tanto da diventare una minaccia.
Questi incendi massivi e non pianificati stanno devastando terre in tutto il mondo, richiedendo una migliore comprensione, valutazione e analisi degli incendi passati, delle loro strategie di prevenzione di successo e delle misure di mitigazione per non solo prevenire gli incendi boschivi ma anche migliorare la pianificazione, la risposta, l’adattamento, la mitigazione efficace in termini di costi e limitare gli impatti negativi.
Come abbiamo osservato sopra, le autorità stanno costantemente migliorando i database, che possono quindi essere incorporati nei modelli di IA per spiegare le probabilità di incendio e i loro effetti futuri. Questi modelli di IA ben testati possono quindi essere utilizzati in combinazione con le immagini satellitari per prevedere e prevenire accuratamente gli incendi futuri. In questo modo, possiamo proteggere le nostre terre selvagge, salvaguardare la biodiversità e arricchire le vite delle future generazioni.
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