Ключови изводи
- Експерти по култура на стартиране и устойчивост на дивата природа си сътрудничат, за да създадат нови начини за борба с пожарите.
- Едно от най-ценните приложения на AI за гасене на пожар е предсказване как ще се държи пожар или къде ще започне.
- Голяма част от пожарогасенето е логистиката и това е едно от значимите приложения на палубата за машинно обучение като цяло.
Някои от най-умелите пожарникари в момента не са хора.
Тъй като броят и интензивността на горските пожари в западната част на Съединените щати нараснаха, това предизвика натиск върху нови видове технологии, които могат да помогнат в борбата с тях. Това включва машинно обучение за анализ на данни, дронове, безпилотни летателни апарати и сателитно наблюдение.
Само Калифорния проследи 4,2 милиона акра опожарени през 2020 г., като пет от шестте най-големи пожара в историята на щата са възникнали едновременно. Това доведе до одобрение на множество технологични противопожарни решения в щата, включително прогнозен анализ, засичане на пожар от орбита и инспекции на оборудване, задвижвано от AI.
Системите с активиран AI вече се използват за координиране на помощ при бедствия, провеждане на разузнаване и насочване на усилията за възстановяване. Откриването на модели, тенденции и аномалии във веригите за доставки и за логистична поддръжка също се превърна в обичайна задача за машинното обучение алгоритми“, каза JT Kostman, главен изпълнителен директор на фирмата за изкуствен интелект ProtectedBy. AI, в интервю за Lifewire. „Тези възможности могат да бъдат конфигурирани за зареждане на рафтове за хранителни стоки или за предоставяне на облекчение след природни бедствия.“
Очи в небето
Има изненадващ проблем при управлението на горски пожари, който не е разгледан много. Просто казано: горски пожари, особено нови или по-малки, предизвикани от природни явления, могат да бъдат трудни за намиране. Ако удар от мълния удари дърво насред нищото или изолиран електропровод падне някъде между градовете, това може да е пожар от няколко акра, докато някой човек го забележи.
… времето за развитие на системи с активиран AI, способни да ни предпазят, не е утре. Беше вчера.
По този начин една от най-значимите роли на ИИ в пожарогасенето на този етап е откриването и анализа: намиране на изолирани пожари на отдалечени места, проследяването им и определяне какво е причинило първоначалното запалване.
Една значима причина идва от електрическите кабели, както се вижда от тихоокеанските газови и електрически бедствия в Калифорния. Обикновено тези проводници са проектирани така, че да не влизат в контакт един с друг и да предизвикат високоенергийна дъга. Силни ветрове или необичайни сухи периоди обаче могат да доведат до люлеене на линиите, което създава искри и парчета горещ метал, които падат от линиите, потенциално запалвайки суха растителност.
„Като потенциално решение въздушните изображения, събрани с помощта на патрули с хеликоптер и проучвания на безпилотни полети, се комбинират със симулационни модели, базирани на AI, за да се оцени потенциалът за инциденти с горски пожари при различни извънредни условия“, каза Дейвид Кокс, ръководител за енергийни и комунални услуги в Cognizant, в интервю за Lifewire.
"Резултатът от моделирането се подава към различни геопространствени визуални табла за управление, за да се идентифицират високорисковите профилни вериги. Този подход помогна на организациите за комунални услуги да приоритизират поддръжката на мрежовата система в зони с най-висок рисков профил. Технологии за машинно обучение в момента се внедряват върху вече съществуващите модели, базирани на изкуствен интелект, за да се подобри точността на прогнозирането."
"Същата технология, която е в състояние точно да различи куче от котка," каза Костман, "може да бъде настроена да намира горещи точки с помощта на традиционно и термично изображение чрез камери, дронове и сателити."йени
Как се играе с огън
Друг проект в Бъркли, ръководен от Тарек Зоди от неговата група за изследване на пожари, използва машинно обучение, за да създаде "цифров близнак" - виртуален дубликат на съществуващ пожар - който се използва от специалистите по данни като тестов случай.
Използвайки цифровия близнак, специалистите по данни могат да създадат разумен модел за бъдещото поведение на пожара, което позволява по-информирана логистика за пожарникарите. По-лесно е да начертаете полетен план около или над горски пожар, например, ако имате добра представа накъде отива горският пожар.
Подобни проекти се изпълняват в същия отдел за превантивни ефекти и моделиране на биосферата, като например да се разбере кои дни биха били най-добри за извършване на "предписани изгаряния", умишлен пожар, започнат за управление и защита на естествена среда.
Най-металната технология за борба с дивите пожари в областта в момента обаче е използването на дронове за бомбардировки. В предишните десетилетия земеуправителите извършваха собствените си предписани изгаряния от въздуха, като пускаха заряди с калий-гликол - известни като "драконови яйца" - чрез хеликоптер.
Сега дроновете могат да правят същото, по-евтино и с по-голяма прецизност, като използват същите драконови яйца, за да помогнат за създаването на бариери срещу активни горски пожари, като внимателно лишават тези пожари от гориво, което биха могли да използват за разширяване.
"Съществува жалка тенденция да се чака, докато настъпят бедствия, преди да се развият способности за борба с тях", каза Костман.
„Като се имат предвид екзистенциалните заплахи, с които човечеството сега трябва да се бори – изменението на климата, глобалните пандемии, безпрецедентните кибер заплахи, икономическият апартейд, политическата нестабилност и необузданият възход на авторитаризма – време е да се развиват системи, поддържащи AI способен да ни предпази не е утре. Беше вчера."
