La severidad de los incendios forestales ha llegado a niveles preocupantes tanto a nivel internacional como nacional. No obstante, gracias al avance de la tecnología es posible predecir su ocurrencia y magnitud a través de modelos de Machine Learning especialmente desarrollados para tal fin. En línea con diversas investigaciones realizadas en materia de predicción espaciotemporal de incendios forestales, en el presente trabajo el objetivo fue desarrollar un modelo de Machine Learning que contribuya a la prevención de incendios forestales en el Partido de Pinamar. Para ello se entrenaron diversos modelos utilizando registros de incendios históricos de la zona, alcanzando una sensibilidad del 88.4% para predecir la ocurrencia de incendios forestales a través de un árbol de decisión. Gracias al desarrollo de un pipeline de datos y el entrenamiento automatizado de modelos se sentaron las bases necesarias para posibilitar la predicción de incendios forestales en localidades vecinas.
Notas
XXIII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)
Información general
Fecha de exposición:octubre 2022
Fecha de publicación:2023
Idioma del documento:Español
Evento:XXVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC) (La Rioja, 3 al 6 de octubre de 2022)
Institución de origen:Red de Universidades con Carreras en Informática
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