Cámaras equipadas con inteligencia artificial han detectado humo en bosques del Oeste y permitido alertas tempranas; servicios forestales y compañías eléctricas amplían despliegues ante olas de calor récord y un manto de nieve bajo para reducir tiempos de
En marzo, una cámara con IA en el Coconino National Forest, Arizona, registró lo que el sistema interpretó como humo; analistas humanos confirmaron que no se trataba de nubes ni polvo y avisaron al departamento forestal estatal y a la mayor compañía eléctrica de la zona. Una de las cámaras desplegadas para Arizona Public Service identificó señales tempranas del incendio conocido como Diamond Fire, que los bomberos contuvieron antes de que superara 7 acres (2,8 ha).
Los despliegues han crecido rápidamente: Arizona Public Service opera cerca de 40 cámaras activas de detección de humo y planea llegar a 71 para finales del verano, mientras que la agencia forestal del estado ha instalado siete cámaras propias. Xcel Energy colocó 126 cámaras en Colorado y tiene la intención de contar con equipos en siete de los ocho estados que atiende antes de fin de año. A escala regional, ALERTCalifornia opera una red de alrededor de 1.240 cámaras con IA, y la tecnología de Pano IA detectó 725 incendios en Estados Unidos el año pasado.
El impulso a estas redes responde a condiciones meteorológicas que elevan el riesgo de fuegos: olas de calor récord y una temporada de nieve escasa aumentan la probabilidad de incendios severos, por lo que autoridades y servicios públicos buscan detección temprana para acelerar los envíos de recursos. John Truett, oficial de manejo de incendios del Arizona Department of Forestry and Fire Management, dijo que la detección previa permite desplegar aeronaves y personal para mantener los siniestros lo más pequeños posible.
La eficacia del sistema combina automatización y supervisión humana: Neal Driscoll, profesor de geología y geofísica en UC San Diego y fundador de ALERTCalifornia, señala que la intervención humana reduce falsos positivos y se utiliza para entrenar y mejorar la precisión de la IA. En conjunto, los despliegues pretenden acortar los tiempos de respuesta y mitigar daños a vidas y bienes en zonas con alta propensión a incendios.
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