El nuevo modelo de IA pronostica la actividad de los incendios forestales al rastrear el combustible, no solo el riesgo de incendio

El Centro Europeo para Pronósticos Meteorológicos de Media Cargo (ECMWF) ha desarrollado un sistema de aprendizaje automático llamado Modelo de probabilidad de Fuego (POF) que predice dónde es probable que los incendios forestales se enciendan analizando la vegetación, la actividad humana y los datos meteorológicos. Unlike traditional danger indices that estimate the likelihood of fire-prone weather, this model focuses on actual fire activity—offering a more precise early warning tool for wildfire response and planning.

Detailed in a Nature Communications article published April 1, 2025 , el modelo POF utiliza una combinación de métricas de vegetación a base de satélite, condiciones climáticas y datos de encendido para evaluar la probabilidad diaria de incendios forestales en todo el mundo.

Se probó en datos históricos de incendios forestales utilizando varios enfoques de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales y los bosques aleatorios. El equipo descubrió que XGBOost entregó constantemente las predicciones más precisas. Sin embargo, la elección del modelo era menos importante que la calidad y la integridad de los datos de entrada, especialmente los datos sobre la abundancia de vegetación y los patrones de encendido. “Al usar datos sobre las características del combustible, las igniciones y la actividad de incendio observada
, las predicciones basadas en datos reducen la tasa de falsa alarma de los pronósticos de alto distribución, mejorando su precisión. Esto es posible por conjuntos de datos globales de alta calidad de la evolución del combustible y la detección de incendios”, escribieron los autores del estudio. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/ai-wildfire-prediction.jpg”>

El modelo demuestra efectivo en eventos reales de incendios forestales

Una de las fortalezas del modelo POF se encuentra en su validación de ventosas reales. Se pronosticó correctamente los patrones de incendios salvajes antes de los disparos de mayo de 2023 en Canadá , saliendo de tiempo valioso de los diez días en los diez días. El modelo también demostró precisión durante las firas silvestres de Los Ángeles en enero de 2025 , superando a los impedimentos tradicionales de fuego que a menudo sobre el riesgo en seco en seco, pero combustible, el región-limitado en enero de 2025 , superando a los impedimentos tradicionales de fuego que a menudo sobre el riesgo de riesgo en seco en seco, pero combustible, en enero de 2025 , superando a los bienes de fuego tradicionales que a menudo se sobreestiman en el riesgo en seco en seco, pero se combina, en enero 2025. .

El modelo AI, conocido como la probabilidad de fuego (POF), predijo correctamente cuando los incendios se explotarían durante el enero de 2025, Los Ángeles, los incendios forestales con más precisión que los modelos tradicionales.

y abundante, luego se superpone los datos de encendido humano y natural para refinar sus evaluaciones de probabilidad. En lugar de proporcionar una calificación de peligro de incendio, el modelo estima la probabilidad real de ocurrencia de incendio.

El modelo , entregando actualizaciones diarias que guían a las agencias nacionales y los respondedores de emergencia. Según ECMWF, la incorporación de los datos de vegetación y encendido de alta resolución mejoró la habilidad predictiva hasta un 30% en comparación con los modelos solo por clima.

Esta accesibilidad abre la puerta para una adopción global más amplia de herramientas avanzadas de predicción contra incendios sin la carga de la carga de los requisitos de hardware extremos. Datos satelitales. De acuerdo con Blog de análisis de Wildfire de ECMWF , un sencillo de vegetación. Mejorar la fiabilidad de las predicciones del riesgo de fuego en las áreas densamente forestas y de matorrales.

La actividad humana también es un componente principal del modelo POF. Ingiere datos sobre la densidad de población, las redes de carreteras, la actividad del rayo y otros proxies de encendido para simular la probabilidad de que un incendio comience, ya sea a través de un cigarrillo descartado, una chispa de una línea de potencia o una huelga de rayos.

el modelador de la estrategia de AI de ECMWF de ECMWF de ECMWF de la estrategia de AI de POF de POF de POF de POF de POF de POF de POF de POF de POF de POF, es un modelador de POF de POF de POF de POF. Push más amplio de IA por ECMWF, que se ha convertido en un jugador clave en el pronóstico mejorado de AI. En 2024, ECMWF se asoció con Google para lanzar NeuralGCM, un modelo de pronóstico híbrido que fusiona el aprendizaje automático con la física atmosférica tradicional. NeuralGCM demostró un rendimiento superior en el seguimiento de los ciclones y la reducción de los errores de pronóstico de temperatura y humedad en hasta un 50%.

Más tarde ese año, Google DeepMind introdujo Gencast, un sistema de IA basado en el conjunto que generó pronósticos de 15 días en solo minutos utilizando un modelo de difusión generativo. Gencast superó el sistema ENS propio de ECMWF en el 97.2% de los escenarios probados.

ECMWF también contribuyó al desarrollo de Aardvark Weather, un nuevo modelo creado con la Universidad de Cambridge, Microsoft Research y el Instituto Alan Turing. A diferencia de las simulaciones basadas en la física que requieren recursos informáticos pesados, Aardvark evita esos requisitos por completo. Utiliza el aprendizaje profundo en los datos de satélite y radar en tiempo real, lo que permite que el sistema se ejecute en escritorios estándar, lo que permite pronósticos precisos en regiones con infraestructura limitada.

precisión de AI frente a la disponibilidad de datos e interpretabilidad

A pesar de los modelos prometedores de un rendimiento prometedor, vienen con limitaciones. Su precisión es tan buena como los datos que ingieren. En las regiones que carecen de vegetación, ignición o insumos meteorológicos oportunos o detallados, la calidad de la predicción puede sufrir. El modelo POF, por ejemplo, depende de alimentos satelitales actualizados y observaciones de la estación terrestre para mantener la precisión. En entornos menos monitoreados, sus ventajas pueden disminuir.

Otro desafío es la interpretabilidad. Los modelos tradicionales basados ​​en la física ofrecen a los meteorólogos claros explicaciones físicas para sus resultados, mientras que los sistemas de aprendizaje automático a menudo se comportan como cajas negras. Esto puede dificultar que los analistas y formuladores de políticas entiendan o justifiquen las decisiones basadas únicamente en las probabilidades impulsadas por la IA.

El modelo POF intenta abordar algunas de estas preocupaciones al confiar en las variables bien entendidas, como la humedad de combustible y la probabilidad de encendido, y poniendo en cuenta sus salidas a través de la Servicio de gestión de emergencias de Copernicus . También está diseñado para integrar la retroalimentación y mejorar con el tiempo a medida que acumula datos de rendimiento del mundo real.

A medida que las temporadas de fuego crecen más tiempo y aumenta la intensidad de los incendios forestales, las herramientas de altura temprana como POF se están volviendo esenciales. Con un diseño flexible y un rendimiento probado en los principales eventos de incendios, el modelo ya está contribuyendo a la preparación mundial de desastres. En lugar de esperar a que aparezcan llamas, ayuda a las agencias a planificar dónde y cuándo podría suceder la chispa.