Los incendios forestales son un fenómeno ambiental multicausal de gran prevalencia. El impacto de este fenómeno incluye pérdidas humanas, daños ambientales y económicos.
Para mitigar estos daños, existen sistemas de simulación computacionales que predicen el comportamiento del fuego en base a un conjunto de parámetros de entrada o escenario (velocidad, dirección del viento; temperatura; etc.). Sin embargo, los resultados de una simulación suelen tener un alto grado de error por la incertidumbre en los valores de algunas variables, por no ser conocidos o porque su medición puede ser imprecisa o errónea. Por este motivo se han desarrollado métodos que combinan resultados de un conjunto de simulaciones sobre distintos escenarios, para detectar tendencias y así reducir dicha incertidumbre. Dos propuestas recientes, ESSIM-EA y ESSIM-DE, utilizan algoritmos evolutivos paralelos para orientar el espacio de escenarios a considerar, logrando mejoras en la calidad predictiva. Estos enfoques están guiados por una función objetivo que recompensa el avance hacia una solución. En problemas complejos, dicha función objetivo no siempre es un indicador directo de la calidad de las soluciones. En trabajos previos se han encontrado limitaciones como convergencia prematura, y se han requerido acciones de calibración y sintonización para incorporar soluciones más diversas al proceso de predicción. Para superar estas limitaciones, en este trabajo proponemos aplicar el paradigma Novelty Search (búsqueda basada en novedad), que reemplaza la función objetivo por una medida de la novedad de las soluciones encontradas, para generar continuamente soluciones con comportamientos diferentes entre sí. Este enfoque logra evitar óptimos locales y permitiría encontrar soluciones útiles que serían difíciles de hallar por otros algoritmos. Al igual que los métodos existentes, esta propuesta también puede aplicarse a otros modelos de propagación (inundaciones, avalanchas o corrimientos de suelo).Red de Universidades con Carreras en Informátic
