هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بحرائق الغابات؟

شهدت كندا في السنوات الأخيرة تزايداً في حجم وتكرار حرائق الغابات، بالإضافة إلى صعوبة توقّعها. وقد أصبحت هذه الحرائق تمثّل تهديداً مباشراً للمجتمعات، والغابات، والنظم البيئية. في ضوء ذلك، أطلقت Natural Resources Canada (NRCan) مبادرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتطوير أساليب التنبؤ والمراقبة والإدارة المرتبطة بهذه الظاهرة.

وتهدف المبادرة ليس فقط إلى تسريع الكشف عن الحرائق، بل إلى توقّع أماكن اندلاعها المحتملة وسرعة انتشارها، مما يتيح تنفيذ تدخلات استباقية أكثر فعالية.

ما هي هذه التقنية؟

يرتكز هذا النهج على استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مجموعات ضخمة من البيانات، تشمل أنماط الطقس، وكثافة الغطاء النباتي، وخرائط الحرائق السابقة، وصور الأقمار الصناعية. وتساعد هذه النماذج على تحديد المناطق عالية الخطورة مسبقاً، وتوقّع سلوك الحرائق تحت ظروف مناخية مختلفة.

وبناءً على هذه التوقعات، يمكن لفرق الإطفاء أن تتخذ قرارات مسبقة مثل إعادة توزيع الموارد، وتحديد أولويات الإخلاء، وتنفيذ استراتيجيات وقائية موجهة مثل الحرق المخطط له في مواقع محددة.

آلية العمل

• دمج البيانات: يجمع النظام بيانات الطقس، ورطوبة الغطاء النباتي، وسرعة الرياح، وتضاريس الأرض لتقييم مخاطر الحرائق بشكل يومي

• النمذجة التنبؤية: يحلل النظام سلوك الحرائق السابقة لتوقّع السيناريوهات المحتملة لنمو الحرائق الجديدة

• الرصد اللحظي: تعتمد التقنية على صور الأقمار الصناعية وكاميرات المراقبة لرصد نقاط الاشتعال فور وقوعها

• دعم اتخاذ القرار: توفر مخرجات النظام معلومات تساعد فرق الإطفاء في وضع خطط التدخل وتساعد الجهات المعنية في إصدار التحذيرات العامة

أهمية استخدام هذه التقنية

تشير النماذج المناخية إلى أن مواسم الحرائق ستصبح أطول وأكثر حدة خلال السنوات المقبلة. في المقابل، لم تعد الطرق التقليدية في التعامل مع هذه الحرائق كافية لمواكبة التغير في حجم التهديد. يتيح استخدام الذكاء الاصطناعي لكندا أسلوباً أكثر استباقية، يساعد على التدخل في الوقت المناسب، وتحسين التنسيق بين الجهات المعنية، واستخدام الموارد بشكل أكثر كفاءة.