La seguridad contra incendios se ha convertido en una preocupación creciente en nuestra sociedad. Cada año, casi 3,700 estadounidenses pierden la vida a causa de incendios, y se estima que se pierden cerca de $23 mil millones en propiedades. En este contexto, investigadores de la NYU Tandon School of Engineering han desarrollado un innovador sistema de inteligencia artificial que podría revolucionar la detección de incendios, utilizando cámaras de seguridad comunes que ya están instaladas en muchos edificios.
Avances en la detección de incendios
La investigación, publicada en el IEEE Internet of Things, presenta un sistema capaz de analizar grabaciones de video y detectar incendios en tan solo 0.016 segundos por cuadro, una velocidad mucho más rápida que un parpadeo. Esta rapidez es crucial no solo para salvar vidas, sino que también podría proporcionar minutos vitales para la evacuación y la respuesta de emergencia. A diferencia de los detectores de humo tradicionales, que necesitan una acumulación significativa de humo para activarse, este sistema de IA puede identificar incendios en sus etapas más tempranas mediante el análisis de video.
El investigador principal, Prabodh Panindre, señala: “La ventaja clave es la velocidad y la cobertura. Una sola cámara puede monitorear un área mucho más extensa que los detectores convencionales, y podemos identificar incendios en sus fases iniciales antes de que generen suficiente humo para activar sistemas tradicionales”.
La urgencia de la innovación en tecnología de detección
La necesidad de mejorar la tecnología de detección de incendios es evidente. De hecho, el 11% de las muertes por incendios residenciales ocurren en hogares donde los detectores de humo no alertaron a los ocupantes, ya sea por fallas o por la falta total de detectores. Además, los materiales de construcción modernos y los planos de planta abiertos han acelerado la propagación de los incendios, reduciendo significativamente los tiempos de colapso estructural en comparación con construcciones más antiguas.
El equipo de investigación de NYU Tandon desarrolló un enfoque conjunto que combina múltiples algoritmos de inteligencia artificial avanzados. En lugar de depender de un solo modelo de IA, que podría confundir un automóvil rojo o un atardecer con fuego, el sistema requiere que varios algoritmos coincidan antes de confirmar una detección de incendio. Esto reduce considerablemente las falsas alarmas, un aspecto crítico en situaciones de emergencia.
Implementación y aplicaciones futuras
El sistema se basa en una arquitectura de Internet de las Cosas (IoT) en la nube, donde varias cámaras de seguridad estándar transmiten video en bruto a servidores que realizan el análisis de IA. Cuando se detecta un incendio, el sistema genera automáticamente clips de video y envía alertas en tiempo real a través de correo electrónico y mensajes de texto. Esta estructura permite que la tecnología se implemente utilizando la infraestructura de CCTV existente, evitando costosas actualizaciones de hardware, un factor importante para su adopción generalizada.
La tecnología también tiene el potencial de integrarse en drones o vehículos aéreos no tripulados para buscar incendios forestales en áreas remotas. La detección temprana de incendios forestales podría proporcionar horas cruciales en la carrera por contener y extinguir estos siniestros, facilitando un despliegue más rápido de recursos y órdenes de evacuación que podrían reducir drásticamente las pérdidas ecológicas y de propiedades.
Además de la detección de incendios, los investigadores sugieren que su enfoque podría adaptarse a otros escenarios de emergencia, como amenazas a la seguridad o emergencias médicas, ampliando así las formas en que monitoreamos y respondemos a diversos riesgos para la seguridad en nuestra sociedad.
