Word Ai een hulpje bij Branden

Hoe AI de brandbestrijding zal revolutioneren

Bosbranden nemen in aantal en intensiteit toe en veroorzaken steeds meer schade. In de eerste helft van vorig jaar liep de schade in de Verenigde Staten op tot 101 miljard dollar, inclusief het verlies van elektriciteitscentrales, ziekenhuizen, communicatiesystemen en watervoorzieningen.
We hebben voldoende getrainde brandweerlieden, maar de huidige technologie is niet toereikend om het gevaar van de branden van vandaag aan te kunnen.

Het probleem

Het aantal branden en het totaal verbrand oppervlak zijn enorm. Het Center for Disaster Philanthropy meldt dat “tot en met 21 augustus 2025 meer dan 3.997.080 acres zijn afgebrand in de VS, verspreid over 44.470 branden.”
Deze branden maken deel uit van een bredere trend van toenemend brandrisico en -schade. Veranderende brandpatronen veroorzaken ernstige problemen voor het klimaat, onze gebouwen en wegen, de volksgezondheid en de economie.
Schrikbarend is dat, ondanks het toenemende risico voor persoonlijke veiligheid en de economie, de middelen die we gebruiken om branden te bestrijden al meer dan vijftig jaar nauwelijks veranderd zijn.

Brandbestrijding: een overzicht

Brandbestrijdingsoperaties zijn complex en vereisen inzet op meerdere niveaus. De eerste laag bestaat uit de brandweerlieden op de frontlinie – soms meerdere – die met slangen en sproeiers water verspreiden. Een bataljon bestaat uit meerdere brandweerwagens en wordt geleid door een bataljonscommandant die de middelen verdeelt. Het hoogste niveau is het hoofdcontrolecentrum dat meerdere bataljons kan aansturen en, indien nodig, ondersteuning inroept van brandweervliegtuigen.

Toch regelen pompbedienden de waterdruk nog steeds handmatig, en sproeiers verspreiden water vaak ongelijkmatig. Dit leidt tot verspilling van water, vermoeidheid, minder effectiviteit bij het blussen en een hoger risico op blessures door onregelmatige drukpieken.
Bovendien levert deze ouderwetse methode geen data op, waardoor commandanten geen inzicht hebben in de prestaties van hun teams en het effect van hun blusacties.

Handmatige brandbestrijding en de uitdagingen ervan

Er zijn grote beperkingen aan de huidige modellen van brandbestrijding, omdat ze steunen op handmatige berekeningen in stressvolle situaties: brandweerlieden hebben geen informatie over de ideale waterstroom; en leidinggevenden verdelen middelen zonder een grondige analyse van het brandgedrag of de waterstand. Zonder voorspellende hulpmiddelen is het veel moeilijker om nieuwe dreigingen bij te houden.

Het ontbrekende stukje: alleen hardware is niet genoeg

De focus bij brandbestrijding was tot nu toe vooral gericht op de mechanica en het functioneren van de apparatuur, en minder op hoe “slim” deze was. Pompmannen moesten de druk handmatig aanpassen en tegelijkertijd meters in de gaten houden in kritieke situaties. Zonder inzicht in waterstromen en sproeierprestaties moeten brandweerlieden complexe stromingsdynamica uit hun hoofd berekenen terwijl ze oog in oog staan met een brand.

Een verbeterd model: voorspellend, verbonden, autonoom

Data is essentieel, vooral bij brandbestrijding; het geeft cruciale informatie over waterstroom en druk per brandweerwagen, beschikbare watervoorraden, welke slangen worden gebruikt en de effectiviteit van watertoediening. Hoewel deze data al nuttig is voor bataljonscommandanten in complexe situaties, is het inmiddels onvoldoende.

Daar komen prescriptieve analyses bij kijken. Ze worden gebruikt in brandstofkaarten, GIS en weersapps en kunnen essentiële inzichten bieden, zoals het waarschuwen dat het water opraakt, apparatuur mogelijk faalt en hoe een brand zich kan verspreiden op basis van de huidige strategieën. Brandweerafdelingen kunnen daardoor vooruit plannen in plaats van alleen te reageren op noodsituaties.

In de toekomst zullen prescriptieve analyses adviseren over effectieve inzet van middelen. Door middel van reinforcement learning kunnen systemen de beste posities voor elke brandweerwagen bepalen, de juiste waterstroom kiezen en zo snel mogelijk een brand blussen met zo min mogelijk water. Op basis van historische data denken we dat prescriptieve analyses het waterverbruik met 50 procent kunnen verminderen en de effectiviteit van brandbestrijding kunnen verdubbelen.

Verandering van brandrespons: Voorspellen, Inzetten, Blussen

Traditionele brandweeruitrusting is niet langer toereikend. Data verandert alles, en een nieuwe aanpak van brandbestrijding – voorspellen, inzetten, blussen – zal onze manier van brandbestrijding transformeren.

Voorspellen: Van reactief naar proactief

Deze fase verandert de brandrespons van reageren naar proactief voorbereiden. Door gebruik te maken van informatie uit gekoppelde systemen, gaan we van alleen naar het verleden kijken naar momentopnames in real-time.

• Slimme AI-modellen bestuderen drukveranderingen en de stroming van vloeistoffen in het hydraulische systeem van de brandweerwagen. Dit vervangt de “hoofdrekenkunde” die pompmannen nu doen, door nauwkeurige, op natuurkunde gebaseerde berekeningen.
• Middelenprognose voorspelt wanneer een wagen zonder water komt te zitten. Door te analyseren hoe snel water wordt gebruikt, weten commandanten van tevoren wanneer ze extra watervoorzieningen moeten regelen – vóórdat de tank leeg is.
• Predictief onderhoud-algoritmen detecteren storingen in apparatuur, zoals een kapotte pompafdichting of klep, weken voordat deze een storing veroorzaken tijdens een brand. Dit helpt om verborgen problemen te voorkomen die legacy-systemen vaak verzwakken.

Inzetten: Directe reactie

De “inzetten”-fase gebruikt de data van de voorspellende fase voor een directe respons. Het fungeert als het hoofdcontrolecentrum op de brandlocatie, waarbij historisch geïsoleerde onderdelen worden samengevoegd.

• Dynamische middelenallocatie betekent dat componenten zoals waterstroom, druk en sproeierinstellingen in real-time worden aangepast aan wat de situatie vereist. Bij groei van een brand kan het systeem bijvoorbeeld de druk automatisch verhogen om voldoende bluskracht te leveren.
• Een beslissingsondersteunend systeem vermindert het mentale werk van handmatige berekeningen. In snel veranderende situaties behandelt het vragen als: “Waar is de volgende brandweerwagen het meest nodig?”
• Adaptieve besturing verwerkt nieuwe informatie en past de strategie snel aan. Als de wind draait of een slang wordt afgesloten, verandert de aanpak direct om veiligheid en efficiëntie te waarborgen.

Blussen: Nauwkeurige impact

De informatie uit de voorspellende en inzetfase komt samen in een snelle en effectieve blusaanpak met zo min mogelijk middelenverbruik.

• Verbeterde waterafgifte: Dit breekt met de traditionele ‘omcirkel en verdrink’-methode, die veel verspilt en onnodige schade veroorzaakt, en levert precies de juiste waterhoeveelheid en druk om de brand te bestrijden.
• Real-time feedback: Sensoren meten het effect van de blusacties aan de hand van temperatuurveranderingen en de sterkte van de brandlijn. Het feedbacksysteem stelt de waterstroom of aanvalsrichting waar nodig bij.
• Het proces wordt gestuurd door een geautomatiseerd gesloten regelsysteem dat continu zijn eigen prestaties monitort en aanpast. Het doel is om efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren door ervoor te zorgen dat blusacties altijd de brand een stap voor zijn.

Conclusie

Het verzamelen van data verandert de brandweerwagen van een machine in een slim systeem dat sensoren, machine learning en realtime analyse gebruikt om cruciale strategische inzichten te bieden. Dit creëert een nieuw niveau van operationeel bewustzijn en een systeem voor moderne brandbescherming.
Brandweerlieden kunnen hun manier van blussen veranderen door data en AI te gebruiken, waardoor ze hun succes beter kunnen meten en brandbestrijdingsmethoden kunnen transformeren.