SilvIA M2: o nosso modelo preditivo, validado como MVP

Prever um grande incêndio florestal a 10 dias já não é teoria: é engenharia de dados aplicada.

O nosso modelo SilvIA M2 foi validado como o nosso MVP preditivo. Na visualização pode ver o sistema a avaliar o risco histórico em Espanha ao longo de 2023 e 2024: os pontos verdes representam incêndios que o modelo conseguiu antecipar antes de ocorrerem; os vermelhos, os que escaparam ao radar.

Resultados técnicos da validação

As métricas marcam uma diferença clara face aos padrões atuais:

• Precisão hiperlocal: operamos com uma resolução de 1 km², face aos 9 km do padrão europeu atual. Não prevemos o risco num vale inteiro, mas numa encosta específica.
• Eficiência no sul: nas regiões do sul da Península, o modelo antecipa mais de 98 % dos incêndios críticos (>5 hectares) assinalando como zonas de alto risco apenas 10 % do território. É otimização pura dos recursos de prevenção.
• Conhecimento do domínio: em zonas como as Astúrias (norte), onde a maioria dos fogos resulta de queimas de pastagens programadas e não de fatores puramente climáticos, o modelo mantém uma taxa de acerto superior a 53 %, demonstrando que a nossa separação de arquiteturas regionais funciona.

Conseguimos estas métricas sem queimar dezenas de milhares de euros em computação bruta, apoiando-nos em modelos de árvores (ExtraTrees), amostragem inteligente e encaminhamento regional de dados.

A gestão do risco climático precisa de menos reação e de mais antecipação preditiva.

Excelente trabalho de Rafael Dias Ribeiro de Almeida e Omar Bouaziz, que alcançaram um enorme avanço no nosso desenvolvimento.