Alert-Fire, a punto de transformar la detección de incendios en renovables
Alert-Fire desarrolla un sistema de alerta de incendios en infraestructuras de energías renovables, combinando IA, imágenes satelitales y datos terrestres. Próximo a finalizar, aportará información clave para la prevención de incendios.
El proyecto Alert-Fire tiene como objetivo el desarrollo de un sistema avanzado de alerta de riesgo de incendios forestales en plantas e infraestructuras de producción de energía renovable, mediante el desarrollo de tecnologías innovadoras de procesamiento de series temporales de imágenes satelitales, datos terrestres e inteligencia artificial.
En el proyecto, financiado por el programa Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades del Gobierno de España, participan Tesicnor y el grupo de investigación de teledetección THERRAE de la Universidad Pública de Navarra (UPNA)

Este sistema se implementará y testará en varios municipios de Navarra, así como en instalaciones de producción de energía eólica de una empresa cliente, para los que se generará cartografía estática anual detallada de combustibilidad de la vegetación, así como cartografía dinámica sobre su contenido de humedad, y otras variables meteorológicas de interés, poniendo especial énfasis en las interfaces forestal y agrícola, zonas particularmente críticas. Esta información se utilizará como entrada para el desarrollo de un modelo de riesgo de incendios basado en inteligencia artificial cuyas salidas se podrán dirigir a responsables de instalaciones de energías renovables en campo, tanto mediante alertas vía móvil como a través de un visor específico.

El proyecto está próximo a su finalización y se espera que, en la próxima campaña de incendios, pueda aportar información de alto valor añadido en la gestión y minimización del riesgo de incendios forestales que puedan ser provocados o afectar a una planta en campo. Asimismo, gracias a la financiación disponible, se ha podido contratar a un investigador para el análisis de todos los conjuntos de datos que son relevantes para estimar el riesgo real de incendio forestal a alta resolución temporal y con elevado detalle espacial en el entorno de las instalaciones.