La detección multicanal podría ayudar en emergencias.

Smokey Bear tiene muchos consejos excelentes para prevenir incendios forestales. Pero, ¿cómo detener uno que ha comenzado antes de que se salga de control? La respuesta puede residir en combinar la detección multicanal con tecnologías informáticas avanzadas proporcionadas por una nueva plataforma llamada Sage.

Sage ofrece una combinación única. Esta combinación involucra múltiples tipos de sensores con computación "en el borde", así como algoritmos de aprendizaje automático integrados que permiten a los científicos procesar las enormes cantidades de datos generados en el campo sin tener que transferirlos al laboratorio. La informática "en el borde" significa que los datos se procesan donde se recopilan, en el campo, mientras que los algoritmos de aprendizaje automático son programas informáticos que se entrenan a sí mismos para reconocer patrones.

Los investigadores que utilizaron Sage recientemente completaron una demostración en la que monitorearon con éxito una quema controlada prescrita, en la que un pedazo de tierra se quema cuidadosamente como parte de la gestión ambiental, de parte de la pradera de pastos altos de Konza en Kansas. La infraestructura cibernética avanzada implementada en Sage, que permite la detección, el monitoreo y el análisis en el lugar del área quemada, podría ofrecer a los científicos y funcionarios de recursos naturales la capacidad de adelantarse a los incendios forestales con datos analizados rápidamente y con múltiples instrumentos.

"Cuando se trata de incendios forestales, el tiempo es absolutamente esencial", dijo Rajesh (Raj) Sankaran, científico computacional de Argonne y miembro de NAISE. "A menudo, no hay tiempo para mover los datos del campo, donde la conectividad de alta velocidad puede ser un problema, al laboratorio. Con Sage, obtenemos la información pertinente que necesitamos cuando la necesitamos".

La quema controlada en la pradera de Konza proporcionó a los investigadores una gran colección de datos (casi 60 DVD) llenos de información sobre la progresión del humo y el fuego. Estos datos se pueden usar para educar a un algoritmo de aprendizaje automático que puede hacer más determinaciones del comportamiento de otros incendios en tiempo real.

Después del éxito de la red Sage en Kansas, existen planes futuros para que la red se despliegue en California, Colorado, Illinois y Texas como parte de una red dirigida por la Red Nacional del Observatorio Ecológico (NEON). Eventualmente, los investigadores esperan establecer una red de sensores inteligentes que abarque todo el continente y pueda emplear la tecnología de Sage. "NEON está desarrollando una plataforma de implementación móvil que puede complementar los sitios terrestres y acuáticos en todo el país", dijo Sankaran. "Sage puede desempeñar un papel de apoyo en muchos entornos diferentes en los Estados Unidos".

Tecnológicamente, Sage se basa en una plataforma de sensores inalámbricos de código abierto llamada Waggle, desarrollada y financiada por Argonne. Waggle aprovecha la tecnología emergente en procesadores de bajo consumo, sensores y computación en la nube para crear nodos de sensores potentes y confiables que pueden analizar y responder activamente a los datos. "Esencialmente, Waggle es la base que usa Sage", dijo el científico informático de Argonne y codirector de NAISE, Pete Beckman, quien ayudó a crear Waggle y Sage. "Es básicamente como si Waggle fuera un teléfono celular y Sage fuera la red que usa el teléfono para comunicarse más las aplicaciones que se ejecutan en él".

Según Beckman, el equipo también busca una nueva asociación de investigación con un investigador de la Universidad de Oregón, que está trabajando con la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias para construir una serie de estaciones de monitoreo en el noroeste del Pacífico. Beckman espera que al incluir a Sage, estas estaciones de monitoreo puedan tener una funcionalidad adicional para adelantarse a los incendios forestales y otros desastres naturales al monitorear el medio ambiente. + Explora más

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