Da anni la California soffre a causa di incendi enormi, case, aziende agricole, campi e vigne completamente distrutti. Forse però la tecnologia può fare qualcosa, la AI contro gli incendi sembra essere una soluzione.
La AI di Google per prevedere gli incendi
La California soffre di siccità ogni estate, non piove per mesi e l’erba è sempre più secca. È facile che basti una scintilla per innescare il fuoco, a luglio sono bruciati più di 7600 ettari a Santa Barbara. A settembre un incendio tra Los Angeles e San Bernardino ha distrutto quasi 22mila ettari. Aziende agricole e vinicole costrette ad evacuare, e non sempre le cantine sono riuscite a salvare tutte le loro bottiglie. Il tracciamento e il rilevamento degli incendi nei boschi non è facile.
Per questo Google ha investito 13 miliardi di dollari per sviluppare un sistema di monitoraggio che usa le immagini satellitari provenienti da FireSat, una costellazione di oltre 50 satelliti. Secondo gli ingegneri di Google l’analisi delle immagini permetterà di rilevare incendi di appena 25 metri quadri. Questa è una dimensione che consente un intervento risolutivo da parte dei vigili del fuoco entro 20 minuti e potrebbe evitare l’espandersi delle fiamme verso i centri abitati e nelle campagne.

Per fare un confronto, attualmente i sistemi satellitari di allerta incendi arrivano a individuare un incendio solo quando è grande quanto un campo da calcio. Sembra proprio un buon risultato, se tutto funzionerà a dovere. Il primo satellite verrà lanciato nei primi mesi di quest’anno, e l’analisi delle immagini verrà fatta grazie alla Intelligenza Artificiale. I sistemi di Deep Learning analizzeranno il movimento degli incendi precedenti, in modo da poter dare un preallarme ai pompieri indicando con buona esattezza dove scoppierà il prossimo focolaio. Le immagini oggi a disposizione hanno una risoluzione roppo bassa, e spesso anche una nuvola o una ciminiera potrebbero essere confuse con un incendio. Questo fornisce ai pompieri indicazioni sbagliate, quelle che nel monitoraggio sono chiamati falsi positivi.
AI e telecamere sulle torrette
All’uso della AI contro gli incendi, è stata aggiunta la progettazione e costruzione di una telecamera intelligente, collegata cioè al software di apprendimento automatico. Più o meno è lo stesso software che funziona con le telecamere dei nostri smartphone, anche di quelli di fascia bassa. Sono stati effettuati dei test, rilevando incendi provocati in aree apposite, con combustione controllata, ed hanno dati i risultati voluti.
Il fuoco inoltre genera fumo nocivo per gli abitanti delle zone colpite: sono aumentate le visite ai pronto soccorso di zone anche distanti dagli incendi. Il problema sanitario potrebbe prolungarsi anche nei prossimi anni. Un’analisi dei dati sulla qualità dell’aria condotta dall’Associated Press mostra che 5,2 milioni di persone in cinque stati sono state colpite da livelli pericolosi di inquinamento per almeno un giorno.
Quindi, riuscire ad avere un preavviso di 20 minuti ed agire su una zona ristretta è un risultato molto positivo. Non ci sono solo i satelliti di Google, naturalmente. I dati delle oltre 1000 telecamere, sparse in California per monitorare fumo e principi di incendio, sono analizzati grazie alla AI, costruendo un modello di previsione. Andrà anche a migliorare la sicurezza dei vigili del fuoco. Spesso rimangono feriti o uccisi da improvvisi cambi di direzione delle fiamme, per il vento o perché il fuoco incontra un terreno diverso. Prevedere cosa farà l’incendio sarà il compito della IA.

I danni degli incendi su vino e agricoltura
Cosa possono fare i produttori se i loro vigneti non sono bruciati ma sono stati colpiti dal fumo? E come loro, gli agricoltori che producono grano, ad esempio, pomodori, ortaggi, frutta, cosa possono fare? La sola industria vinicola californiana vale più o meno 88 miliardi di dollari, quindi capite che il problema è davvero importante. Il fumo è pieno di particelle di erba bruciata, assi di legno, particelle di plastica, che ricadono e si depositano sui grappoli. Fare del vino in queste condizioni non sembra possibile, a meno di ripulire grappolo per grappolo, cosa che viene fatta ormai da parecchi anni.

Anche qui la AI contro gli incendi può dare una mano, unendo le analisi dei vini prodotti da uve di ambienti fumosi con le indicazioni della letteratura scientifica. Le soluzioni di trattamenti consigliati serviranno per diminuire gli effetti della contaminazione da fumo e migliorare anche la salute dei prodotti agricoli. L’analisi spettrografica del vino prodotto individua le differenze con i parametri tipici di un vino sano. A questo punto produce la ricetta per eliminare questi sentori indesiderati.
L’alternativa è trasformare una intera annata di Pinot Noir in salsa barbecue, come ha fatto una cantina in Oregon, o mandarli alla distillazione.
Altre soluzioni?
L’università di Adelaide, in Australia, insieme ai colleghi della Nuova Zelanda, ha sviluppato un polimero adatto a trattare i vini interessati da uve affumicate. In pratica si tratta di una specie di trappola per catturare i fenoli volatili, che sono quelli che danno i problemi al vino di uve danneggiate dal fumo e che gli conferiscono proprio un tipico sapore di cenere. Poi si elimina il polimero con tutti i fenolii offensivi ed il gioco è fatto. Altre soluzioni provenienti dall’università dell’Oregon prevedono l’uso di uno spray da rivestimento, una specie di camicia sull’uva per proteggerla da eventuali ricadute di fumo. Ma è ancora una soluzione sperimentale, non è chiaro che effetto abbia nella maturazione delle uve, se può incidere in qualche modo oppure no.
Prevenire gli incendi boschivi resta comunque una priorità per salvaguardare le comunità delle zone colpite. Se usare la AI contro gli incendi si rivelerà una buon soluzione lo vedremo quest’anno. Un insieme di intelligenza artificiale, analisi dei dati, ingegneria per la costruzione di telecamere sempre più efficienti può essere determinante. Poiché il problema degli incendi è comune anche qui in Italia, e in tutta l’Europa Meridionale, potremmo usare questo metodo anche noi.