Theo AP, nghiên cứu của Trường đại học Tel Aviv tập trung vào mối đe dọa ngày càng gia tăng của các vụ cháy rừng cực đoan trên toàn cầu - một hậu quả của biến đổi khí hậu. Theo nghiên cứu, các vụ cháy rừng này không chỉ thải ra lượng lớn khí nhà kính mà còn đe dọa cộng đồng dân cư, cơ sở hạ tầng và gây tổn hại nghiêm trọng đến hệ sinh thái. Phương pháp mới giúp nâng cao độ chính xác của dự báo bằng cách điều chỉnh các chỉ số cháy theo điều kiện địa phương như khí hậu, thảm thực vật, mục đích sử dụng đất và nguồn gây cháy. Cách tiếp cận này đã nâng độ chính xác từ khoảng 70% lên 86%.
Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã so sánh ba chỉ số cháy rừng hàng đầu tại 160 quốc gia và nhận thấy chỉ số của Canada có độ tin cậy cao nhất, với độ chính xác 70%. Tiếp theo, họ sử dụng thuật toán di truyền để hiệu chỉnh chỉ số này cho từng quốc gia, nâng độ chính xác lên 80%. Sau đó, nhóm nghiên cứu phát triển một mô hình AI dự báo riêng cho từng quốc gia với độ chính xác ở mức 86%.
Các nhà nghiên cứu cho biết, phương pháp mới có thể hỗ trợ các lực lượng ứng phó khẩn cấp, nhà hoạch định chính sách và đội ngũ hiện trường trong việc nâng cao cảnh báo sớm, phân bổ nguồn lực hợp lý và giảm thiểu thiệt hại. Nhóm nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng, cách tiếp cận này là nền tảng cho các hệ thống tương lai nhằm ngăn chặn những vụ cháy rừng tàn khốc trong bối cảnh Trái đất ngày càng ấm lên.
