L’obiettivo di questa tesi è quello di costruire un modello basato sull’intelligenza artificiale (AI), capace di prevedere dell’evoluzione temporale della visibilità in uno scenario di incendio all’interno di un capannone industriale. Nello specifico, un deep learning AI model viene qui costruito addestrando il modello di rete neurale proposto da Y. Zeng et al. nel 2022 con un database di immagini 2D che rappresentano profili di visibilità su una sezione verticale fissata del magazzino. Il database per l'addestramento del modello AI viene generato utilizzando il software Fire Dynamics Simulator (FDS) sviluppato dal National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti: una serie di simulazioni fluidodinamiche (CFD) di incendi all’interno del capannone viene effettuata variando la potenza del fuoco, l’altezza e la ventilazione del capannone.