Frecvența tot mai mare a fenomenelor naturale extreme iar impactul pe care acestea îl au asupra societăților și ecosistemelor a condus la dezvoltarea unor modele de avertizare timpurie din ce în ce mai precise și automatizate. Recent, atât cercetarea internațională, cât și proiectele europene investesc în utilizarea inteligenței artificiale și a teledetecției pentru a crea sisteme care nu numai că detectează riscurile, ci și anticipează consecințele acestora cu suficient timp pentru a lua decizii eficiente și a salva vieți.
L modele de avertizare timpurie Acestea se impun ca un instrument cheie pentru reducerea pagubelor și optimizarea resurselor în contextul cutremurelor, incendiilor forestiere, dăunătorilor și declinului pădurilor. Datorită aplicării noilor tehnologii, aceste sisteme nu se mai limitează la emiterea de avertizări generale, ci integrează acum date în timp real, imagini din satelit, înregistrări fiziologice și senzori distribuiți pe întreg teritoriul.
Avertizare seismică timpurie datorită inteligenței artificiale
Unul dintre cele mai notabile progrese provine din munca comună dintre universitățile chiliene și britanice, care au implementat un model predictiv al intensității seismice Bazat pe inteligență artificială. Dezvoltat de cercetători de la Universitatea din Los Andes, Universitatea din Chile și Universitatea din Exeter, acest sistem este capabil să prezică intensitatea așteptată a unui cutremur cu până la 30 sau 40 de secunde înainte de producerea vârfului fenomenului, o marjă care poate face diferența atunci când este nevoie de evacuarea structurilor vulnerabile sau de oprirea proceselor industriale periculoase.
Sistemul, numit HEWFERS (Cadru hibrid de avertizare timpurie pentru cutremure pentru estimarea spectrelor de răspuns) utilizează tehnici avansate de învățare automată pentru a analiza primele secunde înregistrate la stațiile accelerografice. Cu aceste informații, este capabil să estimeze nu numai zona afectată, ci și stresul real cu care se vor confrunta clădirile și alte infrastructuri. Acest lucru oferă oficialilor din domeniul protecției civile și al situațiilor de urgență o bază mai solidă pentru a decide ce măsuri trebuie luate în fiecare caz.
Inițiativa propune implementarea sa pe scară largă în țări cu activitate seismică ridicată, cum ar fi Chile, valorificând rețeaua existentă de stații de la Centrul Seismologic Național. În plus, validarea folosind date de la cutremure reale - cum ar fi cele care au avut loc în Japonia - demonstrează potențialul său de adaptare la alte contexte seismice internaționale.
Protecția pădurilor de pin și stejar folosind modele automate
Și în sectorul forestier, ideea de avertizare timpurie câștigă teren. Proiectul european CĂLCA, condus de Institutul de Agricultură Durabilă al CSIC, își propune să dezvolte un sistem capabil să identifice păduri expuse riscului de mortalitate, în special pădurile de pin și stejar din mediul mediteranean. Această tehnologie se concentrează pe detectarea timpurie a dăunătorilor și bolilor, utilizând senzori termici de teledetecție și analiza variabilelor fiziologice pentru a detecta primele semne de deteriorare a copacilor.
Potrivit cercetătorilor, detectarea timpurie este esențială pentru a implementa silvicultura de precizie și a atenua impactul economic și ecologic al declinului pădurilor. TREAD este susținut de Universitatea din Córdoba și de centrul portughez CoLAB ForestWISE, pe lângă sprijinul Institutului Forestier European, ceea ce subliniază relevanța sa internațională.
Dincolo de colectarea datelor, proiectul prevede crearea unui bază de date deschisă și vizualizator online care permite schimbul de informații între oamenii de știință, administratorii de păduri și oficialii publici. Ideea este de a scala modelul la toate tipurile de ecosisteme, integrând noi specii și adaptând răspunsul la provocările climatice în schimbare.
Provocări și oportunități ale noilor modele predictive
Utilizarea modelelor de avertizare timpurie prezintă provocări științifice și tehnicePrintre acestea, dificultatea de a înțelege și modela schimbările fiziologice la plantele aflate sub stres și necesitatea de a adapta algoritmii la condiții de mediu extrem de variabile. În plus, sistemele de inteligență artificială trebuie calibrate continuu pentru a evita erorile și a le îmbunătăți acuratețea, în special în situațiile în care datele disponibile pot fi limitate sau fragmentate.
În ciuda acestor dificultăți, tendința este clară: integrarea analizei predictive și a tehnologiilor big data În managementul riscurilor, se transformă modul în care abordăm situațiile de urgență. Din ce în ce mai mult, aceste instrumente ne permit să anticipăm amploarea potențială a unui dezastru în câteva secunde, facilitând un răspuns mai rapid și mai precis.
Dezvoltarea de modele de avertizare timpurie atât pentru cutremure, cât și pentru sănătatea pădurilor, demonstrează importanța colaborării internaționale și a investițiilor în cercetarea aplicatăSistemele avansate care sunt deja testate în Europa și America Latină reprezintă un pas înainte în protejarea infrastructurii critice, a ecosistemelor naturale și a comunităților vulnerabile de amenințări din ce în ce mai frecvente și imprevizibile.
