Cenia implementará tecnología de vigilancia con cámaras e IA para la detección temprana de incendios en la Región del Maule

Para avanzar en prevención de incendios en el país, el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia) -que agrupa a 12 universidades- implementará un sistema de detección temprana de humo o fuego a través de torres de vigilancia equipadas con cámaras de monitoreo e Inteligencia Artificial (IA), el que comenzará a pilotearse en septiembre próximo en la Región del Maule, para luego escalarlo a nivel país.

La tecnología está basada en un sistema desarrollado por Pyronear -organización francesa sin fines enfocada en soluciones tecnológicas para el combate de incendios- y permite detectar señales de humo y llamas hasta 700 kilómetros cuadrados con cámaras. También integra un sistema de inteligencia artificial que interpreta las imágenes por pixel y envía alertas en tiempo real.

“Este sistema ya está funcionando en Francia, en Grecia y otros países. Nosotros lo vamos a pilotear ahora acá en Chile, y vamos a instalar la primera torre de vigilancia”, comentó el jefe del equipo de investigación del Cenia, Cristian Buc.

En marzo pasado el Cenia se adjudicó $ 200 millones del Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico (Fondef) para mejorar los modelos de interpretación de imágenes con IA, recursos que le permitirán implementar este primer piloto para realizar pruebas en terreno en la Región del Maule con la Corporación Nacional Forestal (Conaf).

“El Fondef nos permitirá escalar la tecnología hasta tener unas 24 torres en el país, cada una integrada con cuatro cámaras”, comentó Buc.

Añadió que las ubicaciones de estas torres se difinirán en conjunto con la Conaf.

La tecnología

El investigador explicó que las cámaras están conectadas a un “mini computador” -Raspberry Pi- el cual integra un modelo de detección temprana de incendios basado en IA.

Una vez que el sistema detecta humo o llamas, envía la información a una plataforma - para lo cual requiere de cobertura de red 3G o 4G-, en este caso a la Conaf, la que puede aceptar o descartar la señal.

El proyecto es de código abierto y está disponible en la plataforma GitHub, y señaló que actualmente están trabajando en mejorar el entrenamiento de los modelos de IA, con datos e imágenes temporales para la detección de los incendios.

“El sistema es bastante barato comparado a lo que hay en el mercado. Uno típico cuesta alrededor de $ 150 millones, versus los $ 2 millones por torre que es lo que cuesta el nuestro. La razón es porque no estamos tratando de empaquetar un sistema que sea muy espectacular en términos de tecnología. Esta es simple, pero funciona perfecto”, comentó Buc.