Summary: O estudo de incêndios florestais usando Inteligência artificial (IA) e programação matemática pode proporcionar respostas rápidas no contexto da prevenção e combate do fogo. O presente estudo tem como objetivo modelar o risco de incêndio florestal e otimizar a alocação de recursos para o seu combate. Primeiro, serão determinados os parâmetros com influência relevante na ocorrência e comportamento do fogo e análise da importância de cada um dos parâmetros, determinando suas relações nas áreas queimadas, com base no registro histórico de ocorrências de incêndios. Para tal, os dados serão integrados com implementação de IA por meio da rede Self-Organizing Maps (SOM), para a descoberta do conhecimento como cada uma das variáveis irá contribuir para o resultado final do mapa de risco de incêndio. Por último, serão otimizados os locais para o posicionamento das brigadas de incêndio, de acordo com as áreas de maiores riscos, usando os Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s) e programação matemática. O modelo de otimização proposto será formulado pelo p-Mediana. Com os resultados, espera-se estabelecer uma metodologia de risco de incêndio florestal pela descoberta inteligente do conhecimento em função dos dados apresentados no modelo, estabelecer uma relação de afinidade entre as variáveis utilizadas e a ocorrência de incêndios e conceder respostas rápidas para tomadas de decisão de modo a possibilitar a redução de custos e a minimização dos graves danos causados pelo fogo.

Starting date: 01/07/2015
Deadline (months): 36

Participants:

Role	Name
Coordinator *	NILTON CESAR FIEDLER