Nederlands
English
French
Deutsch
Espaniol
Portugese
Revolutionaire AI-systemen voorspellen bosbranden dagen van tevoren
Nieuwe kunstmatige intelligentiesystemen transformeren bosbrandpreventie door brandrisico's tot 48 uur voor uitbraken te detecteren. Met netwerken van sensoren en machine learning-algoritmen analyseren deze systemen omgevingsgegevens zoals temperatuur, vochtigheid, windpatronen en vegetatievochtigheid. De technologie kreeg kritieke aandacht na het succesvol voorspellen van hoogrisicozones tijdens de verwoestende Californische bosbranden van januari 2025.
Hoe de technologie werkt
Systemen zoals ALERTCalifornia gebruiken meer dan 1.140 HD-camera's met nachtzicht in brandgevoelige gebieden. Deze camera's leveren realtime data aan AI-algoritmen die zoeken naar rookpatronen en temperatuurafwijkingen. Bedrijven zoals Pano AI combineren satellietbeelden met grondsensoren om ontstekingspunten binnen minuten te detecteren. "Elke minuut telt bij brandbestrijding", zegt Sonia Kastner, CEO van Pano AI.
Preventie in actie
Tijdens juli 2024 detecteerde Pano AI's systeem rook van een blikseminslag in de Colorado-bergen. De AI waarschuwde brandweerdiensten die de brand blusten voordat deze groot werd. USC-onderzoeker Assad Oberai ontwikkelde modellen die de verspreiding van de Eaton-brand in 2025 met 85% nauwkeurigheid in kaart brachten door NASA-satellietgegevens te analyseren.
Toekomstig potentieel
De nieuwste AI-modellen detecteren niet alleen branden - ze voorspellen waar branden zullen ontstaan. Door historische gegevens en klimaatpatronen te analyseren, identificeren algoritmen dagen van tevoren hoogrisicogebieden. Hierdoor kunnen autoriteiten preventiemaatregelen nemen zoals vegetatiebeheer en vroegtijdige waarschuwingen. Onderzoekers werken nu aan systemen die realtime weersupdates integreren voor betere nauwkeurigheid.
