FireAI: sistema inteligente de detecção de incêndios florestais
Cofinanciado pelo COMPETE 2020, o projeto FireAI – Intelligent Forest Fire Detection Solution nasce da necessidade de dotar o produto Bee2Fire Detection de mecanismos inteligentes que permitam reduzir ainda mais o tempo de deteção de incêndios e ignições com recurso a inteligência artificial.
1. Síntese do projeto
Foi com base nesta vontade de transformar o atual paradigma da deteção de incêndios que a Bee2fire, S.A. se candidatou ao apoio do COMPETE 2020, um instrumento estratégico fundamental que tem permitido que esta visão se materialize num produto diferenciador e, ainda mais importante, numa ferramenta eficaz contra o flagelo dos fogos florestais.
Este produto, em desenvolvimento, tem com o objetivo disponibilizar um sistema de deteção de incêndios florestais inteligente, que conjuga as vertentes de deteção altamente fiável de incêndios em fase inicial, mesmo nas mais variadas e adversas condições de terreno, atmosféricas e ambientais conjugado com uma implementação fácil, simples e, principalmente, de baixo custo.
Numa altura em que o tema dos incêndios florestais entra na agenda e no dia-a-dia das populações, torna-se urgente desenvolver uma solução de deteção de incêndios de elevada eficácia, que permita ser facilmente implementada, de forma a garantir a cobertura mais eficaz de uma qualquer área florestal, independentemente da sua morfologia. Eficácia, simplicidade e custo reduzido, são claramente as três premissas da solução.
Com base nestes princípios, a equipa da Bee2Fire está a desenvolver, a melhorar e a trabalhar um sistema que "simula" um operador humano altamente qualificado na análise de imagens, a olhar ininterruptamente para um ecrã a transmitir imagens em contínuo, de múltiplos ângulos, de uma floresta de qualquer dimensão.
A utilização de técnicas de Deep Learning tem vindo a ser uma aposta no apoio à deteção automática de incêndios florestais. A ideia base consiste em conceber modelos de redes neurais que consigam extrair características de imagens e classificar essas mesmas imagens em determinadas classes, conforme as características que apresentem.
>Exemplos de imagens de treino
O projeto está agora numa fase em que serão reforçadas várias componentes de comunicação, quer pela participação em feiras, com um duplo objetivo de o divulgar o, mas também de verificar o estado da arte tecnológico em termos internacionais para o tipo de tecnologias usadas. Por outro lado, e em face da situação atual, serão realizados investimentos quer na presença on-line do sistema, quer na produção de material de apoio de divulgação assim como conteúdos multimédia de explicação de funcionamento e vantagens do sistema.
>Sistemas instalados no terreno para testes
2. Testemunho do Promotor | Tiago Andrade, administrador da Bee2Fire
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3. Apoio do COMPETE 2020
O projeto contou com o apoio do COMPETE 2020, no âmbito do Sistema de Incentivos à Investigação e Desenvolvimento Tecnológico, envolvendo um investimento elegível de cerca de 734 mil euros, o que resultou num incentivo FEDER de cerca de 420 mil euros.
06/08/2021 , Por Cátia Silva Pinto
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