Utilizando drones autónomos, los investigadores pueden crear una reconstrucción 3D de la columna de humo y mejorar el análisis de los patrones de flujo. Crédito: Jiarong Hong Lab
Investigadores de la Universidad de Minnesota Ciudades gemelas han desarrollado robots aéreos equipados con inteligencia artificial (IA) para detectar, rastrear y analizar las columnas de humo de incendios forestales. Esta innovación podría conducir a modelos informáticos más precisos que mejorarán las predicciones de calidad del aire para una amplia gama de contaminantes.
La investigación fue recientemente publicado En la ciencia del entorno total.
Según un informe de 2024 Associated Press, 43 incendios forestales resultó de 50,000 quemaduras prescritas entre 2012 y 2021, creando la necesidad de mejores herramientas de gestión del humo.
Las herramientas de simulación anteriores han funcionado para modelar el comportamiento de las partículas de fuego y el humo, pero todavía había limitaciones en la recopilación precisa de datos, modelado y las herramientas de campo actuales para observar estas columnas de humo. En este documento, los investigadores abordaron los desafíos para modelar con precisión cómo las partículas de humo se comportan y se propagan durante los incendios forestales y las quemaduras prescritas.
“Un paso clave es comprender la composición de las partículas de humo y cómo se dispersan”, dijo Jiarong Hong, profesor en el Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Minnesota y autor principal en el documento. “Las partículas más pequeñas pueden viajar más lejos y permanecer suspendidas por más tiempo, impactando a las regiones lejos del fuego original”.
En este video, presentamos un nuevo método que utiliza un enjambre de drones para reconstruir la estructura 3D de las columnas de humo en entornos al aire libre. Este enfoque permite un seguimiento volumétrico de alta resolución de la dinámica de penacho, que ofrece poderosas ideas para la respuesta de los incendios forestales, el modelado de la calidad del aire y el pronóstico ambiental. Crédito: Jiarong Hong Lab
Usando un enjambre de robots aéreos guiados por IA, pudieron capturar múltiples ángulos de las plumas de humo para crear reconstrucciones 3D de plumas de humo y analizar patrones de flujo. A diferencia de los drones tradicionales, estos robots aéreos pueden identificar humo y navegar hacia él para recopilar datos.
“Este enfoque permite la recopilación de datos de alta resolución en grandes áreas, a un costo más bajo que las herramientas basadas en satélite”, dijo Nikil Nrishnakumar, asistente de investigación graduada del Instituto de Robótica de Minnesota de la Universidad de Minnesota y primer autor del documento. “Proporciona datos críticos para mejorar las simulaciones e informar la respuesta al peligro”.
La tecnología rentable tiene potencial más allá de los incendios forestales y podría adaptarse para tormentas de arena, erupciones volcánicas y otros peligros en el aire. El próximo objetivo del equipo es traducir la investigación en herramientas prácticas para la detección y mitigación de incendios tempranos.
“La identificación temprana es clave”, dijo Hong. “Cuanto antes pueda ver el fuego, más rápido podrá responder”.
Resumen gráfico. Crédito: Ciencia del entorno total (2025). Doi: 10.1016/j.scitotenv.2025.179466
Anteriormente, el equipo desarrolló un sistema de drones autónomo, equipado con visión y sensores de la computadora a bordo para detectar y rastrear las columnas de humo de incendios forestales en tiempo real. Sobre la base de esto, ahora se centrarán en un seguimiento de plumas eficiente y la caracterización de partículas utilizando holografía digital en línea con sistemas de múltiples dronos coordinados. También están trabajando para integrar un tipo de dron, llamado VTOL de ala fija (despegue y aterrizaje vertical), que puede despegar sin una pista y puede volar durante más de una hora para misiones de vigilancia de rango extendido.
Además de Hong y Nrishnakumar, el equipo incluyó a Shashank Sharma y Srijan Kumar Pal del Instituto de Robótica de Minnesota. Este trabajo se realizó con la ayuda del laboratorio de St. Anthony Falls.
Más información: Nikil Krishnakumar et al, Caracterización 3D de la dispersión de la columna de humo utilizando enjambre de drones múltiples, ciencia del entorno total (2025). Doi: 10.1016 / j.scitotenv.2025.179466
Proporcionado por la Universidad de Minnesota
Cita: los robots aéreos equipados con AI ayudan a la pista y al modelo de humo de incendio forestal (2025, 2 de septiembre) recuperado el 2 de septiembre de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-09-ai-equipped-erial-robots-track.html
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