AI pažanga gali padėti greičiau kovoti su gaisrais

Naujausi dirbtinio intelekto (AI) pasiekimai gali padėti apsaugoti žmones nuo laukinių gaisrų.

Naujas tyrimas rodo mašininį mokymąsi – kompiuterinius algoritmus, kurie tobulėja be tiesioginio žmonių programavimo.gali pagerinti žaibo prognozes. Geresnis supratimas, kur gali trenkti žaibas, gali padėti numatyti gaisrus, kilusius iš dangaus.

„Nuotoliniu būdu aptiktų duomenų derinimas su informacija, tokia kaip ankstesnių gaisrų tiesa, augmenijos sveikata, ir sausumas, AI gali pasiūlyti galimybę pagerinti laukinių gaisrų stebėjimą ir prognozavimą propagavimas“, Skotas Mackaro, orų prognozių bendrovės „AccuWeather“ mokslo, inovacijų ir plėtros viceprezidentas, kuris nedalyvavo tyrime, „Lifewire“ sakė interviu el. paštu.

Pavojaus numatymas

Patobulintos žaibo prognozės galėtų padėti pasiruošti galimiems laukiniams gaisrams ir patobulinti saugos įspėjimus dėl žaibo.

„Geriausi mašininio mokymosi dalykai yra dalykai, kurių mes iki galo nesuprantame. O kas atmosferos mokslų srityje vis dar menkai suprantama? Žaibas“, – sakė Daehyunas Kimas, Vašingtono universiteto atmosferos mokslų profesorius, dalyvavęs neseniai atliktame tyrime, sakė a spaudos pranešimas. „Mūsų žiniomis, mūsų darbas yra pirmasis, parodantis, kad mašininio mokymosi algoritmai gali veikti žaibo atveju.

Naujoji technika sujungia orų prognozes su mašininio mokymosi lygtimi, pagrįsta praeities žaibo įvykių analize. Tyrimo autoriai teigė, kad hibridinis metodas galėtų numatyti žaibą virš JAV pietryčių dviem dienomis anksčiau nei esama pagrindinė technika.

Tyrėjai apmokė sistemą naudodami žaibo duomenis 2010–2016 m., leisdami kompiuteriui atrasti ryšį tarp oro kintamųjų ir žaibo. Tada jie išbandė techniką dėl oro sąlygų 2017–2019 m., palygindami AI palaikomą procesą ir esamą fizikos metodą, naudodami faktinius žaibo stebėjimus, kad įvertintų abu.

AI gali padėti apdoroti iš palydovinių sistemų gautus duomenis, išskirti klaidingus pavojaus signalus ir juos pašalinti, teigia orų ekspertas Jurijus Špilevskis programėlės Clime pasakojo Lifewire interviu el. paštu.

„Be to, dirbtinis intelektas gali padėti sekti oro parametrus skirtinguose regionuose ir aptikti mažesnius plotus, kur oro sąlygos yra „palankiausios“ gaisrui kilti“, – pridūrė jis. Tai gali padėti mums automatiškai sutelkti dėmesį į sausiausias, taigi ir labiausiai gaisro vietas, ir ten vykdyti gaisrų prevencijos veiklą.

Teorijos įgyvendinimas praktikoje

Dirbtinis intelektas jau naudojamas siekiant padėti stebėti gaisrų pavojų.

Aspeno priešgaisrinės apsaugos apygarda naudoja AI valdomą programą kuri naudoja kameras, kad galėtų stebėti pranešimus apie dūmus daugiau nei 90 kvadratinių mylių Kolorado valstijoje. Programą sukūrė Kalifornijoje įsikūrusi įmonė Pano AI ir naudoja didelės raiškos kameras, kurios gali pasukti 360 laipsnių.

„Žinome, kad minutės yra svarbios reaguojant į gaisrus“, – sakė jis Arvindas Satyamas, Pano AI vyriausiasis komercijos pareigūnas, a spaudos pranešimas. „Mūsų vizija – sukurti pažangiausių kamerų tinklą, taip pat integruoti esamus vaizdo kanalus, kurie panaudotų mūsų dirbtinį intelektą ir mūsų intuityvi programinė įranga, skirta laiku ir tiksliai perspėti situacijos suvokimo komandas, kad maži protrūkiai netaptų dideliais pragarais.

Daugelis kompanijų naudoja dirbtinį intelektą, kad pagerintų orų prognozes. Pavyzdžiui, Orų srautas naudoja dirbtinį intelektą krituliams stebėti iš pasaulinių palydovinių duomenų, nurodydamas sausros regionus.

„AI ir palydoviniai duomenys gali būti naudojami keliuose gaisro ciklo etapuose. Ričardas Delfas, „Weather Stream“ nuotolinio stebėjimo mokslininkas, sakė „Lifewire“ interviu el. paštu. „Mes galime naudoti dirbtinį intelektą, norėdami interpretuoti palydovinius duomenis, kad nustatytų regioninius degalų lygius, drėgmės lygius paviršiaus ir lajos lygiai, kurie kartu su vietos klimatu yra pagrindiniai gaisrų rizikos rodikliai regione“.

Ateities AI pažanga padarys gaisrų prognozes dar tikslesnes, prognozavo Shpilevsky. Kompiuteriniai modeliai prognozes sudarys pagal oro sąlygas ir kitus duomenis, tokius kaip miško augmenijos tipas, vėjo modeliai, palankios sąlygos žaibams.

„Tai padės pateikti realiu laiku prognozes apie tai, kaip plis laukinis gaisras, nuspėti numatomą gaisrą gaisro intensyvumą, įvertina galimą žalą, įvertina gaisro lokalizavimui reikalingus išteklius“, – jis pridėta.