DESCRIPCIÓN DE LA NECESIDAD DEMANDADA
1.- Descripción de la demanda tecnológica.
Desarrollo de una aplicación informática basada en inteligencia artificial para optimizar la lucha contra los incendios forestales a partir de modelos predictivos basados en datos de sensores y satélites, sistemas de alerta temprana, predicción de la evolución del fuego y gestión de recursos para su control y extinción.
Como referencia se sugieren las siguientes fases o tareas:
1. Definición de objetivos generales y específicos.
2. Identificación del equipo de desarrollo necesario (programadores, matemáticos y estadísticos, expertos en incendios forestales, etc.).
3. Definición de presupuesto preliminar.
4. investigación de tecnologías de inteligencia artificial aplicables (machine learning, procesamiento de imágenes, etc.)
5. Identificación de fuentes de datos de sensores y satélites disponibles
6. Diseño de la arquitectura general de la aplicación, incluyendo módulos de predicción, alerta temprana y gestión de recursos.
7. Programación de los módulos de procesamiento de datos y análisis predictivo.
8. Integrar los sistemas de alerta temprana y predicción de incendios.
9. Desarrollar la interfaz de usuario.
10. Desarrollar un prototipo funcional de la aplicación
11. Evaluar el prototipo y realizar ajustes necesarios
2.- Antecedentes.
Castilla y León es la Comunidad Autónoma con mayor superficie de monte certificado mediante sistemas de Gestión Forestal Sostenible. Existen 1.500 empresas dedicadas de manera directa a la extracción y transformación de la madera, y hasta 2.000 relacionadas con ella de una manera indirecta, que se traduce en 1.000 millones de euros de facturación anual y más de 10.000 empleos, una verdadera palanca contra la despoblación.
Los incendios forestales, además de poner en riesgo vidas humanas y causar pérdidas económicas, influyen negativamente en la sostenibilidad de la región aumentando la pérdida de biodiversidad, fragmentando el paisaje, alterando el ciclo hidrológico y potenciando el cambio climático y la erosión de suelos con la consiguiente desertificación.
En ese contexto, el uso de la tecnología, el conocimiento y, específicamente mecanismos basados en Inteligencia Artificial (IA) podría aportar beneficios significativos en aspectos concretos como:
a) Procesado de información satelital para seguimiento en tiempo real de la evolución de la propagación e intensidad de los incendios para mejor conocimiento y afrontamiento de los incendios de tipo explosivo (6º generación).
b) Procesado de grandes cantidades de datos de sensores y satélites en tiempo real para detectar incendios forestales en sus etapas iniciales que permitiría una respuesta más rápida y eficiente.
c) Los modelos predictivos basados en IA pueden analizar datos climáticos, topográficos y de combustibles forestales para predecir la evolución de un incendio. Esto favorecería la toma de decisiones informadas sobre la asignación de recursos y evacuaciones.
d) Analizar y correlacionar con técnicas machine learning la base de datos meteorológicos y los estados fenológicos de la vegetación (explotación de imágenes satélite existentes), en relación con el comportamiento de los incendios ya ocurridos aprovechando la información satelital y capas de perímetros de todos los incendios del histórico, para ver patrones de comportamiento de los incendios de tipo explosivo convectivo, mejorar el funcionamiento de los simuladores de comportamiento en incendios de copas y en incendios de tipo convectivo, y predecir las situaciones que generan los incendios de comportamiento explosivo convectivo.
e) Utilización de técnicas de machine learning para establecer rendimientos de las distintas tipologías de medios en los distintos tipos de territorios aprovechando los millones de datos de movimientos ( tracking ) de medios de extinción gracias a los sistemas de posicionamiento en tiempo real existentes que registran todas las intervenciones desde el año 2007.
f) La IA puede ayudar a asignar los recursos disponibles de manera más eficiente, moviendo bomberos, equipos y suministros a áreas que se prevé que sean más críticas.
g) Aprendizaje continuo: La IA puede aprender y mejorar con el tiempo a medida que se acumulan más datos y se ajustan los modelos predictivos, lo que lleva a un sistema cada vez más preciso y eficiente.
h) La recopilación y el análisis de datos a gran escala generados por la aplicación pueden ser valiosos para la investigación científica y la comprensión de los incendios forestales.
3.- Posibles enfoques del proyecto de investigación.
Interesa una propuesta basada en datos y herramientas accesibles en la actualidad, pero con posibilidad de evolucionar hacia hipotéticas nuevas fuentes de datos y con capacidad de autoaprendizaje.
Se valorará la adaptación a la realidad de Castilla y León.
4.- Enfoques sin interés
No se descarta ningún enfoque a priori.
PALABRAS CLAVE: Incendio, propagación, predicción, forestal, IA
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Si desea remitir una propuesta de solución tecnológica (proyecto de investigación y/o consultoría) deberá remitirla en los terminos establecidos en la convocatoria hasta el 29 de enero de 2024 incluido (plazo ampliado).
Demanda Tecnológica en formato pdf: www.redtcue.es/desafio/demandas/org-01 
Formulario de participación investigadores
Más información, Bases y Anexos.
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