Safe Step: IA para identificar la mejor ruta de evacuación en incendios

彼 Instituto Nacional de Estándares y Tecnologías estadounidense (NIST) presenta los primeros pasos de Safe Step, un modelo de IA diseñado para ser desplegado en edificios inteligentes que, al monitorizar en tiempo real variables como temperatura o calidad del aire por salas, es capaz de ofrecer la vía más segura de evacuación en el caso de un incendio a través de soportes de señalización digital.

Según explica NIST, investigaciones anteriores han propuesto el uso de algoritmos tradicionales para encontrar la ruta más corta para evacuar de forma segura un edificio en caso de incendio. しかし, estos algoritmos dependen por completo de las condiciones actuales del edificio y no tienen en cuenta los riesgos acumulados a los que pueden enfrentarse las personas evacuadas a lo largo de la ruta. Ante este contexto, Wai Cheong Tam, ingeniero mecánico del NIST, se hizo una pregunta: “¿Podemos crear un algoritmo mejor que prediga cómo evoluciona el incendio y que ayude a salvar más vidas?」.

La respuesta fue el modelo Safe Step, que utiliza un tipo de IA conocido como aprendizaje por refuerzo: toma decisiones sobre las rutas más seguras mediante ensayo y error. La herramienta utiliza la planta del edificio para aprender las rutas de evacuación y los datos de una herramienta de simulación de incendios del NIST para anticipar cómo se desarrollará un incendio en esa planta a lo largo del tiempo.

Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir cómo afectará un incendio a los ocupantes y, a continuación, los guía hacia rutas de evacuación más seguras. En la práctica, el modelo no necesita ejecutar una simulación del incendio en tiempo real. その代わり, se basaría en datos en tiempo real de los sensores del edificio para ajustar continuamente sus recomendaciones a medida que el incendio evoluciona.

しかし, el algoritmo necesita datos numéricos para determinar si está eligiendo la mejor ruta. このため, los investigadores del NIST utilizaron una métrica de seguridad contra incendios denominada “dosis efectiva fraccional” (FED) de gases tóxicos. Esta variable representa la gravedad de los riesgos de incendio a los que una persona está expuesta a lo largo del tiempo. Cuanto menor sea la FED, menor será la exposición al riesgo para los ocupantes. El modelo elige la ruta con la FED más baja, teniendo en cuenta cómo cambia la exposición a los gases tóxicos a lo largo del tiempo a medida que se desplaza el ocupante.

IA contra el algoritmo

A continuación, los investigadores utilizaron el modelo en dos casos para compararlo con el algoritmo tradicional. También utilizaron una estructura de edificio de un solo nivel más compleja y descubrieron que el modelo ofrecía sistemáticamente rutas de evacuación seguras.

En el supuesto de que se inicie un incendio en una habitación al otro lado del pasillo y que una pequeña cantidad de humo se propague por este, un algoritmo tradicional guiaría al ocupante a cruzar el pasillo para llegar a la salida más cercana. しかし, ¿qué ocurre si el incendio sigue creciendo y se vuelve extremadamente peligroso para cuando el ocupante cruza el pasillo y se acerca a la salida? Esa salida más cercana ya no es una opción segura. “Safe Step” puede anticipar este cambio y proporcionar datos para que las señales de salida dinámicas dirijan al ocupante hacia una salida más lejana, pero más segura, situada en el extremo opuesto del pasillo.

Safe Step: un modelo todavía en evolución

El modelo actual funciona para planos de planta de una sola planta. Los próximos pasos de los investigadores incluyen mejorar las capacidades del modelo para gestionar estructuras de edificios de varios niveles, en las que una persona que evacúa puede subir o bajar una planta, además de girar a la izquierda o a la derecha por un pasillo.

Para modelar con mayor precisión la evacuación de varias personas, los investigadores tienen previsto crear un sistema de IA que cuente con lo que se conoce como “agentes múltiples”, de modo que cada agente corresponda a un ocupante diferente del edificio. Las interacciones entre los distintos agentes harán que el modelo se adapte mejor a situaciones reales de respuesta ante incendios y evacuación.

例えば, durante un incendio, puede producirse una congestión en la entrada del edificio cuando varias personas intentan salir al mismo tiempo. Esto crea un cuello de botella, pero con un algoritmo mejorado, el modelo podría dirigir a los evacuados hacia diferentes salidas, al tiempo que coordina los puntos de acceso para que los bomberos entren en el edificio. Esto facilitaría a los bomberos la tarea de extinguir el incendio o rescatar a personas vulnerables, como personas mayores, niños y personas con discapacidad.

Los investigadores de NIST estiman que tecnologías como “Safe Step” podrían empezar a aparecer dentro de cinco a diez años, aunque su adopción generalizada dependerá de la aprobación normativa, las pruebas de fiabilidad y la integración con los sistemas de seguridad existentes.