인공 지능이 미국의 산불과 싸우는 방법

현재 가장 능숙한 소방관 중 일부는 사람이 아닙니다.

미국 서부 전역에서 산불의 숫자와 강도가 증가함에 따라 산불을 진압하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 종류의 기술이 도입되었습니다. 여기에는 데이터 분석, 드론, 무인 항공기 및 위성 감시를 위한 기계 학습이 포함됩니다.

캘리포니아만 추적 2020년 420만 에이커 불태워, 주 역사상 가장 큰 6건의 화재 중 5건이 동시에 발생했습니다. 그 결과 예측 분석, 궤도에서의 화재 감지 및 AI 기반 장비 검사.

"AI 지원 시스템은 이미 재해 구호를 조정하고, 정찰을 수행하고, 복구 노력을 지시하는 데 사용되고 있습니다. 공급망의 패턴, 추세 및 이상 징후를 감지하고 물류 지원도 가능합니다. 인공 지능의 CEO JT Kostman은 "머신 러닝 알고리즘의 공통 과제 단단한 보호됨. 일체 포함, Lifewire와의 인터뷰에서. "이러한 기능은 식료품 선반을 비축하거나 자연 재해 발생 시 구호를 제공하도록 구성할 수 있습니다."

하늘의 눈

산불 관리에는 많이 다루지 않은 놀라운 문제가 있습니다. 간단히 말해서, 산불, 특히 자연 현상에 의해 시작된 새롭거나 작은 산불은 찾기 어려울 수 있습니다. 번개가 아무데도 없는 나무에 부딪히거나 고립된 전선이 마을 사이 어딘가에 떨어지면 인간이 그것을 발견할 때쯤에는 수 에이커의 화재가 될 수 있습니다.

따라서 이 시점에서 소방에서 AI의 가장 중요한 역할 중 하나는 탐지 및 분석: 먼 위치에서 고립된 화재를 찾아 추적하고 초기에 제공한 화재 결정 점화.

한 가지 중요한 원인은 다음과 같이 전선에서 비롯됩니다. 에 의해 입증 캘리포니아의 태평양 가스 및 전기 재해. 일반적으로 이러한 와이어는 서로 접촉하지 않고 고에너지 아크가 발생하지 않도록 설계되었습니다. 그러나 강풍이나 비정상적인 건조 주문으로 인해 라인이 흔들릴 수 있으며 스파크와 뜨거운 금속 조각이 라인에서 떨어져 잠재적으로 마른 식물에 발화할 수 있습니다.

"잠재적 솔루션으로 헬리콥터 순찰과 무인 드론 비행 측량을 통해 수집된 항공 이미지를 AI 기반 다양한 이상 조건에서 산불 사고의 가능성을 평가하기 위한 시뮬레이션 모델"이라고 에너지 및 유틸리티 책임자인 David Cox가 말했습니다. 컨설팅 인지, Lifewire와의 인터뷰에서.

"모델링의 출력은 고위험 프로파일 회로 라인을 식별하기 위해 다양한 지리 공간 시각적 대시보드에 제공됩니다. 이 접근 방식은 유틸리티 조직이 위험 프로필이 가장 높은 영역에서 그리드 시스템 유지 관리의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 되었습니다. 머신 러닝 기술은 예측의 정확도를 향상시키기 위해 이미 존재하는 AI 기반 모델 위에 현재 배포되고 있습니다."

Kostman은 "개와 고양이를 정확하게 구별할 수 있는 바로 그 기술이 카메라, 드론 및 위성."

불을 가지고 노는 방법

Fire Research Group의 Tarek Zohdi가 이끄는 또 다른 버클리 프로젝트는 기계 학습을 사용하여 "디지털 트윈"—기존 화재의 가상 복제본 — 데이터 과학자가 테스트 케이스로 사용합니다.

데이터 과학자는 디지털 트윈을 사용하여 화재의 미래 행동에 대한 합리적인 모델을 생성할 수 있으며, 이를 통해 소방관에게 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 산불이 어디로 가는지 잘 알고 있는 경우 산불 주변이나 그 위의 비행 계획을 세우는 것이 더 쉽습니다.

예방 효과 및 생물권 모델링을 위해 같은 부서에서 유사한 프로젝트를 수행하고 있습니다.처방된 화상," 자연환경을 관리하고 보호하기 위해 고의적인 화재가 발생하기 시작했습니다.

그러나 현재 현장에서 가장 금속성 산불 방지 기술은 폭격을 위한 드론. 지난 수십 년 동안 토지 관리자는 헬리콥터를 통해 "용의 알"로 알려진 칼륨-글리콜 전하를 떨어뜨려 공중에서 자신이 처방한 화상을 입었습니다.

이제 드론은 동일한 드래곤 알을 사용하여 더 저렴하고 정확하게 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 화재에서 사용할 수 있는 연료를 조심스럽게 박탈하여 활성 산불에 대한 장벽을 만듭니다. 확장하다.

Kostman은 "재해에 대처할 능력을 개발하기 전에 재해가 발생할 때까지 기다리는 유감스러운 경향이 있습니다."라고 말했습니다.

"기후변화, 세계적 대유행, 전례 없는 사이버 위협, 경제적 위협 등 인류가 현재 직면하고 있는 실존적 위협을 고려할 때 아파르트헤이트, 정치적 불안정, 권위주의의 만연 - 우리를 안전하게 보호할 수 있는 AI 지원 시스템을 발전시켜야 할 때가 아닙니다. 내일. 어제였어."