Come l'intelligenza artificiale sta combattendo gli incendi in America

Alcuni dei vigili del fuoco più abili in questo momento non sono persone.

Poiché gli incendi sono cresciuti in numero e intensità in tutti gli Stati Uniti occidentali, ha causato una corsa a nuovi tipi di tecnologia che possono aiutare a combatterli. Ciò include l'apprendimento automatico per l'analisi dei dati, droni, veicoli aerei senza equipaggio e sorveglianza satellitare.

California da sola tracciata 4,2 milioni di acri bruciati nel 2020, con cinque dei sei più grandi incendi nella storia dello stato che si verificano contemporaneamente. Ciò ha portato all'approvazione nello stato di più soluzioni antincendio basate sulla tecnologia, tra cui analisi predittive, avvistamento di incendi dall'orbita e

Ispezioni delle apparecchiature basate sull'intelligenza artificiale.

"I sistemi abilitati all'intelligenza artificiale sono già utilizzati per coordinare i soccorsi in caso di catastrofe, condurre ricognizioni e dirigere gli sforzi di ripristino. Anche il rilevamento di modelli, tendenze e anomalie nelle catene di approvvigionamento e per il supporto logistico è diventato un compito comune per gli algoritmi di Machine Learning", ha affermato JT Kostman, CEO di intelligenza artificiale ditta Protetto da. AI, in un'intervista a Lifewire. "Queste funzionalità possono essere configurate per rifornire gli scaffali dei generi alimentari o per fornire assistenza in seguito a disastri naturali".

Occhi nel cielo

C'è un problema sorprendente nella gestione degli incendi boschivi che non viene trattato molto. In poche parole: gli incendi, specialmente quelli nuovi o più piccoli causati da fenomeni naturali, possono essere difficili da trovare. Se un fulmine colpisce un albero nel bel mezzo del nulla o una linea elettrica isolata cade da qualche parte tra le città, potrebbe essere un incendio di più acri nel momento in cui un umano lo individua.

In quanto tale, uno dei ruoli più significativi di un'intelligenza artificiale nella lotta antincendio a questo punto è nel rilevamento e analisi: trovare incendi isolati in luoghi distanti, rintracciarli e determinare cosa ha fornito l'iniziale accensione.

Una causa di alto profilo deriva dai cavi elettrici, come dimostrato da I disastri del gas e dell'elettricità del Pacifico in California. Normalmente, quei fili sono progettati in modo che non si contattino tra loro e causino archi ad alta energia. Tuttavia, forti venti o periodi di siccità insoliti possono far oscillare le linee, il che crea scintille e frammenti di metallo caldo che cadono dalle linee, potenzialmente incendiando la vegetazione secca.

"Come potenziale soluzione, le immagini aeree raccolte utilizzando pattuglie di elicotteri e rilevamenti di volo con droni senza equipaggio sono combinate con le immagini basate sull'intelligenza artificiale. modelli di simulazione per valutare il potenziale di incidenti di incendi in varie condizioni anomale", ha affermato David Cox, responsabile dell'energia e dei servizi di pubblica utilità consulenza presso conoscitore, in un'intervista a Lifewire.

"L'output della modellazione viene inviato a vari dashboard visivi geospaziali per identificare le linee del circuito del profilo ad alto rischio. Questo approccio ha aiutato le aziende di servizi pubblici a dare priorità alla manutenzione del sistema di rete nelle aree con i profili di rischio più elevati. Le tecnologie di apprendimento automatico vengono attualmente implementate in aggiunta ai modelli basati sull'intelligenza artificiale già esistenti per migliorare l'accuratezza della previsione".

"La stessa tecnologia che è in grado di distinguere con precisione un cane da un gatto", ha detto Kostman, "può essere sintonizzato per trovare hotspot utilizzando l'imaging tradizionale e termico attraverso fotocamere, droni e satelliti".

Come giocare con il fuoco

Un altro progetto di Berkeley, guidato da Tarek Zohdi del suo Fire Research Group, utilizza l'apprendimento automatico per produrre un "gemello digitale"—un duplicato virtuale di un incendio esistente — che viene utilizzato dai data scientist come caso di prova.

Utilizzando il gemello digitale, i data scientist possono produrre un modello ragionevole per il comportamento futuro di un incendio, che consente una logistica più informata per i vigili del fuoco. È più facile tracciare un piano di volo intorno o sopra un incendio, ad esempio, se hai una buona idea di dove sta andando l'incendio.

Progetti simili sono al lavoro nello stesso dipartimento per gli effetti di prevenzione e la modellazione della biosfera, come capire quali giorni sarebbe meglio realizzare"ustioni prescritte", un incendio deliberato ha iniziato a gestire e proteggere un ambiente naturale.

La tecnologia anti-incendio più metallica nel campo in questo momento, tuttavia, è l'uso di droni per i bombardamenti. Nei decenni precedenti, i gestori del territorio eseguivano le proprie ustioni prescritte dall'aria facendo cadere cariche di glicole di potassio, note come "uova di drago", tramite elicottero.

Ora, i droni possono fare la stessa cosa, in modo più economico e con maggiore precisione, usando le stesse uova di drago per aiutare creare barriere contro gli incendi attivi privando con cura quei fuochi di combustibile che potrebbero usare per espandere.

"C'è una deplorevole tendenza ad aspettare che si verifichino disastri prima di sviluppare le capacità per combatterli", ha affermato Kostman.

"Date le minacce esistenziali che l'umanità si trova ora a dover affrontare: cambiamenti climatici, pandemie globali, minacce informatiche senza precedenti, problemi economici apartheid, instabilità politica e l'ascesa dilagante dell'autoritarismo: il momento di evolvere sistemi basati sull'intelligenza artificiale in grado di tenerci al sicuro non è Domani. Era ieri."