Pesquisadores do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) desenvolveram um modelo baseado em IA para prever explosões de backdraft, um fenômeno extremamente perigoso para os bombeiros. O objetivo é implementar a tecnologia em dispositivos portáteis que possam ser usados no campo para evitar ou se adaptar a condições perigosas.

A falta de oxigênio pode reduzir até mesmo a chama mais furiosa a cinzas incandescentes. Mas quando o ar fresco irrompe, digamos quando um bombeiro abre uma janela ou porta de uma sala, o fogo pode ressuscitar repentinamente e violentamente. Esse fenômeno explosivo, chamado backdraft, pode ser fatal e tem sido um desafio para os bombeiros anteciparem. Agora, pesquisadores do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) desenvolveram um plano para informar aos bombeiros os perigos que se escondem atrás de portas fechadas. A equipe obteve dados de centenas de backdrafts no laboratório para usar como base para um modelo que pode prever backdrafts. Os resultados de um novo estudo, descrito na Conferência de Pesquisa e Aplicações de Supressão, Detecção e Sinalização de 2022, sugerem que o modelo oferece uma solução viável para fazer previsões com base em medições específicas. No futuro, a equipe busca implementar a tecnologia em dispositivos em escala reduzida que os bombeiros podem usar no campo para evitar ou se adaptar a condições perigosas. Atualmente, os bombeiros procuram indicadores visuais de um possível backdraft, incluindo janelas manchadas de fuligem, fumaça saindo por pequenas aberturas e a ausência de chamas. Se os indícios estiverem presentes, eles podem ventilar o ambiente criando buracos no teto para reduzir o risco. Se não, eles podem entrar imediatamente. No final das contas, os socorristas precisam confiar em seus olhos em um ambiente nebuloso para adivinhar a ação correta. E adivinhar errado pode ter um custo alto.