AIの進歩は、山火事との戦いをより速くするのに役立つ可能性があります
重要なポイント
- 最近の研究では、人工知能が落雷を予測し、山火事から人々を保護できることがわかりました。
- AIは、衛星システムから受信したデータを処理し、誤警報を特定するのにも役立ちます。
- コロラドのある町では、90平方マイルを超える煙の報告を監視するAI主導のプログラムを使用しています。
人工知能(AI)の最近の進歩は、山火事から人々を安全に保つのに役立つ可能性があります。
新しい研究では、機械学習(人間が直接プログラミングしなくても自分自身を向上させるコンピューターアルゴリズム)が示されています。雷の予報を改善することができます. 雷がどこに当たるかをよりよく理解することは、空からのボルトによって開始される火災を予測するのに役立ちます。
「リモートセンシングされたデータと、以前の火災からのグラウンドトゥルース、植生の健康などの情報を組み合わせる。 AIは、山火事の監視と予測を改善する機会を提供します。 伝搬、" スコットマッカロ、この調査に関与していなかった天気予報会社AccuWeatherの科学、イノベーション、開発担当副社長は、Lifewireに電子メールのインタビューで語った。
危険の予測
雷の予測を改善すると、山火事の可能性に備え、雷の安全上の警告を改善することができます。
「機械学習の最良の科目は、私たちが完全には理解していないことです。 そして、大気科学の分野でまだよく理解されていないものは何ですか? 稲妻」と語った。 キム・デヒョン、最近の研究に関与したワシントン大学の大気科学の教授は、 ニュースリリース. 「私たちの知る限り、私たちの仕事は、機械学習アルゴリズムが雷に対して機能することを実証した最初のものです。」
この新しい手法は、天気予報と過去の雷イベントの分析に基づく機械学習方程式を組み合わせたものです。 研究の著者は、ハイブリッド法は、既存の主要な技術よりも2日早く米国南東部の雷を予測できると述べました。
研究者は、2010年から2016年までの雷データを使用してシステムをトレーニングし、コンピューターが気象変数と稲妻の関係を発見できるようにしました。 次に、2017年から2019年までの天気でこの手法をテストし、AIがサポートするプロセスと既存の物理ベースの方法を比較し、実際の雷観測を使用して両方を評価しました。
AIは、衛星システムから受信したデータを処理し、誤警報を特定して削除するのに役立ちます、気象専門家 ユーリ・シュピレフスキー アプリのClimeは電子メールのインタビューでLifewireに語った。
「それに加えて、AIはさまざまな地域の気象パラメータを追跡し、気象条件が火災の発生に「最も適している」小さな地域を検出するのに役立ちます」と彼は付け加えました。 これにより、最も乾燥した場所、つまり最も火災が発生しやすい場所に自動的に焦点を合わせ、そこで防火活動を行うことができます。」
理論を実践する
山火事の危険性を監視するために、人工知能がすでに使用されています。
アスペン防火地区 AI主導のプログラムを使用 これは、カメラを活用して、コロラド州の90平方マイルを超える煙のレポートを監視します。 このプログラムは、カリフォルニアを拠点とするPano AIという会社によって作成され、360度回転できる高解像度カメラを使用しています。
「山火事への対応に関しては、議事録が重要であることを私たちは知っています」と述べた。 Arvind Satyam、Pano AIの最高商務責任者、 ニュースリリース. 「私たちのビジョンは、最先端のカメラのネットワークを作成し、既存のビデオフィードを統合して、人工知能と 小さなフレアアップが大きなインフェルノになるのを防ぐために、状況認識チームにタイムリーで正確なアラートを提供する直感的なソフトウェア。」
多くの企業がAIを使用して天気予報を改善しています。 例えば、 ウェザーストリーム AIを使用して、干ばつ地域を示す全球衛星データからの降水量を監視します。
「AIと衛星データは、山火事サイクルの複数の段階で使用できます。」 リチャード・デルフWeather Streamのリモートセンシング科学者は、電子メールのインタビューでLifewireに語った。 「AIを使用して衛星データを解釈し、地域の燃料レベル、 地表および林冠レベルは、地域の気候とともに、山火事のリスクの重要な指標です。 領域。"
AIの将来の進歩により、山火事の予測はさらに正確になり、Shpilevskyが予測します。 コンピュータモデルは、気象条件や、森林の植生タイプ、風のパターン、落雷に適した条件などの他のデータに基づいて予測を行います。
「これは、山火事が広がる途中のリアルタイムの予測を提供し、予想される予測を提供するのに役立ちます 火災の激しさ、起こりうる被害を評価し、火災の場所を特定するために必要な資源を見積もる」と述べた。 追加した。