A screenshot from the NIST video "Predicting Deadly Backdrafts".
21 Oct 2022

"Predicción de retrocesos mortales": El NIST trabaja en una aplicación de aprendizaje automático para ayudar a los bomberos a evitar situaciones peligrosas

Investigadores del NIST están trabajando en un modelo basado en el aprendizaje automático para ayudar a los bomberos a predecir y evitar sucesos peligrosos relacionados con el comportamiento del fuego en incendios en recintos cerrados, entre ellos las corrientes de retorno.

FireEngineering.com informó de ello en un artículo publicado el 17 de octubre, en el que afirma que los investigadores del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (N IST) de EE.UU. tienen un nuevo plan para informar a los bomberos de los peligros que se esconden tras las puertas cerradas o un incendio potencialmente poco ventilado.

Según el artículo, "actualmente los bomberos buscan indicadores visuales de una posible corriente de aire, como ventanas manchadas de hollín, humo saliendo por pequeñas aberturas y ausencia de llamas. Si los indicios están presentes, pueden ventilar la habitación haciendo agujeros en su techo para reducir el riesgo".

Sin embargo, el "Arte de leer el fuego" no siempre es una ciencia exacta. Tampoco está garantizado que se enseñe siempre en las escuelas de bomberos. Algunas brigadas más pequeñas quizá carezcan también de los recursos necesarios para educar adecuadamente a todos los bomberos sobre los peligros que pueden producirse si un fuego poco ventilado recibe de repente un chorro de oxígeno al abrirse una puerta o una ventana.

Con el fin de crear un modelo con mayor base científica, el NIST quería registrar datos de situaciones simuladas que pudieran utilizarse posteriormente para prever de forma más fiable cuándo pueden darse condiciones peligrosas para la entrada de los bomberos.

El investigador del NIST Ryan Falkenstein-Smith y sus colegas han realizado experimentos en los que han creado un entorno gaseoso y rico en energía en un laboratorio, simulando un incendio en un recinto. Para ello, mantuvieron cerradas todas las puertas y aberturas durante varios minutos con el fin de observar en qué situaciones se producían corrientes de retorno u otros fenómenos relacionados con el gas del incendio.

Realizaron casi 500 experimentos, en los que se registraron muchos parámetros, como tipos de combustible, tipos de gases combustibles, temperaturas, presiones y otros.

"El equipo obtuvo datos de cientos de retrocesos en el laboratorio para utilizarlos como base de un modelo capaz de predecirlos. Los resultados de un nuevo estudio, descritos en la 2022 Suppression, Detection and Signaling Research and Applications Conference.... En el futuro, el equipo pretende implementar la tecnología en dispositivos a pequeña escala que los bomberos podrían desplegar sobre el terreno para evitar condiciones peligrosas o adaptarse a ellas", FireEngineering.com escribe en su artículo.

La idea es utilizar los resultados para crear un "dispositivo portátil" que pueda ayudar a los bomberos a aprender y predecir cuándo pueden darse condiciones peligrosas. El vídeo del NIST que aparece a continuación describe el proyecto con algo más de detalle, pero no entra en detalles sobre cuál será el producto final.