墨西哥国立理工学院（IPN）计算高级学校（ESCOM）的学生团队成功开发了一款基于人工智能的Web应用原型，能够在火灾发生前识别森林火灾风险区域，旨在保护莫雷洛斯州的El Tepozteco国家公园。
该工具通过分析地形照片，利用地理元数据验证拍摄位置是否位于自然保护区内，并整合温度、湿度、风速等实时气候数据，对区域进行低、中、高风险等级分类，生成决策参考地图。
与现有火灾监测系统不同，这款应用侧重于预防——通过识别易引发火灾的条件，帮助相关部门提前采取行动，如组织清理队、卫生整治或加强巡逻。
项目由ESCOM人工智能工程专业的四名学生共同完成，分别是Denys Monserrat Rodríguez Méndez、Mildred Valeria Lagunes Vázquez、Brisa María Lezama Tapia和Aldo Díaz Martínez，指导教师为研究员José Asunción Enríquez Zárate。据该教师介绍，项目已从校园原型升级为具有实际应用价值的最小可行产品，有望推广至其他自然保护区。
为实现平台功能，学生团队从零开始构建了多个人工智能模型，包括卷积神经网络和能够分析植被状态、检测异常并划分火灾风险等级的自动编码器。
平台设有三种用户权限：管理员、政府部门工作人员和普通民众。公园居民和游客可拍摄并上传潜在风险区域的照片，从而加强对这个超过2.3万公顷自然保护区的监测。
为训练AI模型，团队从公开平台、数字资源和当地专家处收集了数千张照片，建立了三个图像库。项目还与Tepoztlán市政府及环境专家合作，获取了引发森林火灾的主要因素信息，包括可燃物堆积、植被干燥、垃圾残留及人为活动等。
【背景注释】
El Tepozteco国家公园：位于莫雷洛斯州的自然保护区
IPN：墨西哥国立理工学院，墨西哥著名公立理工类高校
ESCOM：计算高级学校，IPN下属学院
Tepoztlán：特波兹特兰市，位于莫雷洛斯州
【点评】
AI技术正成为森林防火的新利器。这群墨西哥大学生将课堂所学转化为实际应用，不仅为保护El Tepozteco国家公园提供了技术方案，更展现了青年创新力量对生态保护的积极贡献。