Het Smart Fire Safety for Ships (SFSS) project richt zich op het verbeteren van het brandbewustzijn in de compartimenten van marineschepen. Door snellere branddetectie en vroege beoordeling van de brandernst mogelijk te maken, kan de reactietijd op incidenten aanzienlijk worden verkort. Een belangrijk doel is om de omvang van de brand en de mogelijke verspreiding zo snel mogelijk in te schatten, zodat er snel kan worden geprioritiseerd tussen meerdere gelijktijdige incidenten. Dit ondersteunt de tijdige inzet van geschikte middelen en vergroot uiteindelijk de overlevingskans van het schip. Dit onderzoek voert branddetectie uit via video in het zichtbare spectrum en past machine learning (ML) toe om de Heat Release Rate (HRR) te voorspellen. De voorspelde HRR dient als input voor een tweede ML-model, getraind op numerieke simulaties, dat de temperatuurverdeling voorspelt in het compartiment van brandoorsprong en in aangrenzende compartimenten. Het algemene concept zal worden gevalideerd via een proof-of-concept door experimenten uit te voeren in het Schadebeheersingscentrum van de Belgische marine.