Tehisintellekti edusammud võivad aidata metsatulekahjudega kiiremini võidelda
Võtmed kaasavõtmiseks
- Hiljutine uuring näitas, et tehisintellekt võib ennustada välgulööke ja kaitsta inimesi metsatulekahjude eest.
- AI võib aidata ka satelliitsüsteemidelt saadud andmeid töödelda ja valehäireid välja tuua.
- Üks Colorado linn kasutab AI-põhist programmi, mis jälgib suitsuteateid üle 90 ruutmiili.
Micolas Resille / EyeEm / Getty Images
Hiljutised edusammud tehisintellekti (AI) vallas võivad aidata inimesi metsatulekahjude eest kaitsta.
Uus uuring näitab masinõpet - arvutialgoritme, mis täiustavad ennast ilma inimeste otsese programmeerimiseta.võib parandada välguprognoose. Parem arusaamine sellest, kuhu välk võib lüüa, võib aidata ennustada taevast tulevate poltide poolt alguse saanud tulekahjusid.
"Kaugseireandmete kombineerimine teabega, nagu eelmiste tulekahjude põhitõde, taimestiku tervis, ja kuivus, tehisintellekt võib pakkuda võimalust metsatulekahjude seiret ja prognoosimist parandada paljundamine," Scott Mackaro, ilmaennustusfirma AccuWeather teaduse, innovatsiooni ja arendustegevuse asepresident, kes ei osalenud uuringus, rääkis Lifewire'ile meiliintervjuus.
Ohu ennustamine
Täiustatud välguprognoosid võivad aidata valmistuda võimalikeks metsatulekahjudeks ja parandada välgu eest hoiatusi.
"Masinõppe parimad ained on asjad, millest me täielikult aru ei saa. Ja mis on atmosfääriteaduste valdkonnas veel halvasti mõistetav? Välk," ütles Daehyun Kim, hiljutises uuringus osalenud Washingtoni ülikooli atmosfääriteaduste professor ütles a pressiteade. "Meile teadaolevalt on meie töö esimene, mis näitab, et masinõppe algoritmid võivad välgu jaoks töötada."
Malachi Brooks / Unsplash
Uus tehnika ühendab ilmaennustused masinõppe võrrandiga, mis põhineb varasemate välgusündmuste analüüsidel. Uuringu autorid ütlesid, et hübriidmeetod võib ennustada välku USA kaguosas kaks päeva varem kui olemasolev juhtiv tehnika.
Teadlased koolitasid süsteemi välguandmetega aastatel 2010–2016, lastes arvutil avastada seoseid ilmamuutujate ja välgunoolte vahel. Seejärel katsetasid nad tehnikat ilmastikutingimustes aastatel 2017–2019, võrreldes tehisintellektiga toetatud protsessi ja olemasolevat füüsikapõhist meetodit, kasutades mõlema hindamiseks tegelikke välguvaatlusi.
Ilmaekspert võib AI aidata satelliitsüsteemidelt saadud andmeid töödelda, valehäireid välja tuua ja need eemaldada Juri Špilevski rakendusest rääkis Clime Lifewire'ile meiliintervjuus.
"Lisaks saab tehisintellekt aidata jälgida erinevate piirkondade ilmaparameetreid ja tuvastada väiksemaid alasid, kus ilmastikutingimused on tulekahju puhkemiseks "kõige soodsamad", " lisas ta. See võib aidata meil automaatselt keskenduda kõige kuivematele ja seega ka kõige tuleohtlikumatele kohtadele ning viia seal läbi tulekahjude ennetustegevusi.
Teooria praktikasse viimine
Tehisintellekti kasutatakse juba kulutuleohu jälgimiseks.
Aspeni tulekaitsepiirkond kasutab AI-põhist programmi mis kasutab kaameraid, et jälgida Colorados üle 90 ruutmiili suuruseid suitsuteateid. Programmi on teinud Californias asuv ettevõte Pano AI ja see kasutab kõrge eraldusvõimega kaameraid, mida saab pöörata 360 kraadi.
"Me teame, et minutid on kulutulekahjudele reageerimisel olulised," ütles Arvind Satyam, Pano AI ärijuht, aastal a pressiteade. "Meie visioon on luua tipptasemel kaamerate võrgustik ja integreerida olemasolevad videokanalid, mis võimendavad meie tehisintellekti ja meie intuitiivne tarkvara, mis annab olukorrateadlikkuse meeskondadele õigeaegseid ja täpseid hoiatusi, et vältida väikeste ägenemiste muutumist suureks põrguks."
Paljud ettevõtted kasutavad ilmaennustuste parandamiseks tehisintellekti. Näiteks, Ilmavoog kasutab tehisintellekti sademete jälgimiseks globaalsete satelliidiandmete põhjal, näidates põuapiirkondi.
"AI- ja satelliidiandmeid saab kasutada metsatulekahju tsükli mitmel etapil," Richard Delfi, Weather Streami kaugseireteadlane, rääkis Lifewire'ile meiliintervjuus. "Saame kasutada tehisintellekti satelliidiandmete tõlgendamiseks, et määrata kindlaks piirkondlikud kütusetasemed ja niiskustasemed pinna ja võrastiku tasemed, mis koos kohaliku kliimaga on peamised näitajad metsatulekahju ohu kohta a piirkond."
Tulevased edusammud tehisintellektis muudavad metsatulekahjude prognoosimise veelgi täpsemaks, ennustas Shpilevsky. Arvutimudelid teevad ennustusi ilmastikutingimuste ja muude andmete põhjal, nagu metsa taimestiku tüüp, tuulemustrid, pikselöögiks soodsad tingimused.
"See aitab pakkuda reaalajas prognoose metsatulekahju leviku kohta, ennustada eeldatavat tulekahju intensiivsust, hinnata võimalikke kahjusid, hinnata tulekahju lokaliseerimiseks vajalikke ressursse,“ ta lisatud.