AI-model voorspelt bliksemgeïnduceerde bosbranden met ongekende nauwkeurigheid

Een nieuw kunstmatig intelligentie (AI) model, ontwikkeld door Israëlische onderzoekers, belooft de voorspelling van bosbranden te revolutioneren, met een bijzondere focus op door bliksem veroorzaakte branden die steeds vaker voorkomen door klimaatverandering. Dit nieuwe AI-model kan voorspellen waar en wanneer bliksemstrikes het meest waarschijnlijk bosbranden veroorzaken, met een nauwkeurigheid van meer dan 90%—een primeur in de voorspelling van bosbranden.

Dr. Oren Glickman en Dr. Assaf Shmuel van de Faculteit Computerwetenschappen aan de Bar-Ilan Universiteit, in samenwerking met experts van de universiteiten van Ariel en Tel Aviv, hebben zeven jaar aan hoge-resolutie wereldwijde satellietgegevens gebruikt, samen met gedetailleerde omgevingsfactoren zoals vegetatie, weerspatronen en topografie, om de risico’s van door bliksem veroorzaakte bosbranden op wereldwijde schaal in kaart te brengen en te voorspellen. Hun onderzoek is recent gepubliceerd in Scientific Reports.

Wat het onderzoek van Dr. Glickman, Dr. Shmuel en hun collega’s zo belangrijk maakt, is hun vermogen om door bliksem veroorzaakte bosbranden met opmerkelijke precisie te voorspellen. Het AI-model overtreft traditionele brandgevaarindices door een mondiale, data-gedreven aanpak te hanteren. Het integreert gegevens van satellieten, weersystemen en omgevingsfactoren om de kans op bliksembranden te beoordelen, en overwint de beperkingen van regionale en databeperkte modellen.

Het model is grondig getest met behulp van gegevens over bosbranden uit 2021 en toonde een ongekende nauwkeurigheid van meer dan 90%, een precisieniveau dat de noodhulp en rampenbeheer wereldwijd zou kunnen transformeren.

Nu klimaatverandering versnelt, dragen extreme weersomstandigheden—zoals bliksemstormen, hete en droge omstandigheden, en verschuivende ecosystemen—bij aan frequentere en intensere bosbranden. Hoewel menselijke activiteiten vaak verantwoordelijk zijn voor het ontsteken van veel branden, blijft bliksem een van de meest onvoorspelbare en dodelijke oorzaken, vooral in afgelegen gebieden.

Deze branden kunnen dagenlang ongezien smeulen, om vervolgens uit te barsten in oncontroleerbare inferno’s voordat brandweerlieden kunnen reageren. De catastrofale bosbranden die Noord-Californië in augustus 2020 teisterden, werden veroorzaakt door bliksemstrikes, waarbij meer dan 1,5 miljoen acres verbrandden en tientallen levens werden geëist.

Met een verbeterde mogelijkheid om bliksembranden te voorspellen, kunnen meteorologische diensten, brandweerkorpsen en noodplanners eerder, slimmer en effectiever reageren—wat levens kan redden en ecosystemen kan beschermen. Dit model sluit ook een belangrijke kloof in bestaande voorspellingsmodellen voor bosbranden: terwijl veel modellen effectief zijn voor branden veroorzaakt door menselijke activiteit, hebben zij moeite met het voorspellen van door bliksem veroorzaakte branden, die zich heel anders gedragen en vaak beginnen in moeilijk bereikbare gebieden.

Hoewel het AI-model nog niet is geïntegreerd in realtime voorspellingssystemen, markeert de ontwikkeling ervan een belangrijke stap voorwaarts in de voorspelling van bosbranden. Zoals Dr. Shmuel opmerkt: “Met de groeiende implicaties van klimaatverandering zijn nieuwe modelleringshulpmiddelen nodig om de impact beter te begrijpen en te voorspellen; machine learning heeft aanzienlijke potentie om deze inspanningen te verbeteren.”

De nieuwe machine learning-modellen die door het team zijn ontwikkeld, hebben de potentie om bliksemgeïnitieerde bosbranden wereldwijd te voorspellen, wat een krachtig hulpmiddel biedt voor brandpreventie en -respons. Met een steeds groter wordend risico op bosbranden als gevolg van klimaatverandering, zijn vroege detectie en voorspelling essentieel om bossen, wilde dieren en menselijke gemeenschappen te beschermen tegen de verwoestende effecten van deze branden.

“We staan op een kritiek moment in het begrijpen van de complexiteit van bosbrandontstekingen,” zei Dr. Glickman van de Faculteit Computerwetenschappen van Bar-Ilan Universiteit. “Machine learning biedt de potentie om te revolutioneren hoe we voorspellen en reageren op door bliksem veroorzaakte bosbranden, met inzichten die levens kunnen redden en ecosystemen kunnen behouden.”