Arbaria: inteligencia artificial para prevenir y extinguir incendios

El proyecto ha sido desarrollado por el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico y el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación
arbaria incendios
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El Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico (MITECO) y el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (MAPA) han desarrollado una herramienta que permite predecir y extinguir incendios. Se trata de Arbaria, un proyecto basado en la tecnología en la nube de Amazon Web Services (AWS) que utiliza la inteligencia artificial para dichos objetivos.

Antonio López Santalla, trabajador del Área de Defensa contra Incendios Forestales de la Subdirección General de Política Forestal y Lucha contra la Desertificación (MITECO) y Faustino Sánchez García, del área de Análisis de Datos de la S. G. de Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones (MAPA), han respondido conjuntamente a Innovaspain sobre las características de este proyecto. 

Un proyecto que comenzó en 2019 y que, a lo largo de 2020, fue pasando a producción las dos funcionalidades principales: primero la de apoyo a la prevención (predicción de riesgo de incendio asociados a factores socioeconómicos a escala municipal e influencia de dichos factores) y después la de apoyo a la extinción (predicción de número de incendios y superficie afectada semanalmente, en campaña de verano). Esta última funcionalidad comenzó a utilizarse en pruebas en la campaña de verano de 2020.

La prevención 

La prevención, explican, alude al conjunto de acciones desarrolladas para evitar la ocurrencia de incendios y, en caso de producirse, reducir sus consecuencias. “Arbaria es una herramienta de apoyo en este sentido, porque ayuda a predecir la ocurrencia en el espacio y el tiempo, y por tanto, poder evitarlos o actuar de forma temprana”. 

Del mismo modo, indican que en Arbaria “no es posible precisar cuántos incendios se pueden evitar, como tampoco lo es decir que una buena predicción meteorológica evita un número determinado de accidentes de carretera, por ejemplo”.

Cabe destacar que la prevención solo se consigue trabajando con y para las personas. Es decir, “modificando las circunstancias que favorecen la ocurrencia de incendios, a través de diferentes políticas públicas: agraria, forestal, ambiental, rural, energética, etcétera”.

Arbaria, según ellos, da pistas para entender cuáles son los condicionantes sociales más relevantes en los incendios (agrarios, poblacionales, de empleo), sirviendo de apoyo para decidir qué herramientas utilizar con objeto de evitarlos. Sin duda la concienciación es clave, subrayan pero hay otras muchas como la conciliación, formación, modificación de paisajes o persecución de delitos, entre otras.

La extinción

Por otro lado, Arbaria aumenta la capacidad para analizar conjuntamente series históricas de datos de diferentes fuentes (incendios, meteorológicos, socioeconómicos, etcétera), aumentar la capacidad de explicar la relación entre ellas y generar conocimiento. Con esta base, permite predecir cuál va a ser el comportamiento futuro de los incendios (dónde y cuándo se producirán, o qué factores pueden estar detrás de ellos), lo que ayuda a dimensionar las acciones para evitarlos o controlarlos. 

“Aquí –indican– juega un papel esencial la prevención, porque nos podemos adelantar a su ocurrencia, pero también la extinción, porque reduciendo las incertidumbres tenemos mayor capacidad para actuar sobre incendios previsibles. Dado que sabemos que los incendios siempre van a estar presentes, Arbaria siempre será útil”.

arbaria incendios 2

La estadística, fundamental para prevenir incendios

Para utilizar la herramienta se ha necesitado formación, porque el correcto uso e interpretación de los resultados requiere de formación específica tanto a nivel de uso de la aplicación como a nivel estadístico. “Esto último es fundamental –señalan–, sobre todo en el caso de la funcionalidad de prevención, porque un correcto diseño de las políticas requiere de una comprensión profunda de los indicadores y métricas que se obtienen. Además, también es importante entender el flujo de los datos de cara a optimizar la explotación de resultados”.

Por el momento, recuerdan, la herramienta está siendo utilizada por los técnicos de incendios de la Subdirección General de Política Forestal y Desertificación del MITECO.

El papel de AWS

Tanto para López Santalla y Sánchez García la parte privada facilita herramientas que se necesitan desde el sector público para desarrollar este tipo de herramientas. Así, si bien el desarrollo de Arbaria se ha realizado íntegramente por funcionarios haciendo uso de software libre (librerías estadísticas, de Machine Learning y de Deep Learning en Python), a la hora de convertir los modelos en aplicaciones informáticas que pueda ser operativas y explotables por los usuarios que las necesitan (en este caso los técnicos de incendios forestales de MITECO), se ha empleado la infraestructura y los servicios de AWS, con el apoyo de una empresa especialista en servicios cloud. 

En este caso, las facilidades para la gestión de flujos de datos, pipelines, integración continua, flexibilidad y servicios que da la nube de AWS “han sido fundamentales para abordar un proyecto de este tipo con los pocos medios internos con los que contábamos”.

Sobre el futuro

Ambos anuncian que se están estudiando posibilidades de colaboración para evolucionar Arbaria en el futuro. Por otro lado, en el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, desde el Área de Análisis de Datos de la SGTIC se está trabajando en proyectos de analítica predictiva relacionados con otros ámbitos. 

En el sector de la agricultura, por ejemplo, está ya muy avanzado un proyecto de predicción de cosecha de fruta de hueso y cítricos. Y en el sector de la sanidad animal, se va a empezar un proyecto de predicción de riesgo de aparición de brotes de influenza aviar. “Es un campo que hemos abierto y hay infinidad de posibilidades de proyectos de este tipo, que iremos abordando en función de los recursos disponibles, que por el momento son todavía muy escasos”.

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