Cum luptă inteligența artificială incendiile din America

Unii dintre cei mai pricepuți pompieri în acest moment nu sunt oameni.

Pe măsură ce incendiile de vegetație au crescut în număr și intensitate în vestul Statelor Unite, acestea au provocat o rulare cu noi tipuri de tehnologie care pot ajuta la combaterea lor. Aceasta include învățarea automată pentru analiza datelor, drone, vehicule aeriene fără pilot și supraveghere prin satelit.

Numai California a urmărit 4,2 milioane de acri au ars în 2020, cinci dintre cele șase cele mai mari incendii din istoria statului având loc simultan. Acest lucru a condus la aprobarea în stat a mai multor soluții de stingere a incendiilor bazate pe tehnologie, inclusiv analiza predictivă, detectarea incendiilor de pe orbită și

Inspecții ale echipamentelor alimentate cu IA.

„Sistemele activate de IA sunt deja folosite pentru a coordona asistența în caz de dezastre, pentru a efectua recunoașteri și pentru a direcționa eforturile de recuperare. Detectarea tiparelor, tendințelor și anomaliilor în lanțurile de aprovizionare și pentru suport logistic a devenit, de asemenea o sarcină comună pentru algoritmii de învățare automată”, a declarat JT Kostman, CEO al inteligenței artificiale firmă ProtectedBy. AI, într-un interviu pentru Lifewire. „Aceste capabilități pot fi configurate pentru a stoca rafturi de alimente sau pentru a oferi ajutor în urma dezastrelor naturale”.

Ochi pe cer

Există o problemă surprinzătoare în gestionarea incendiilor de pădure care nu este acoperită prea mult. Mai simplu spus: incendiile de vegetație, în special cele noi sau mai mici, declanșate de fenomene naturale, pot fi greu de găsit. Dacă un fulger lovește un copac în mijlocul nicăieri sau o linie electrică izolată cade undeva între orașe, ar putea fi un incendiu de mai mulți acri până când vreun om îl observă.

Ca atare, unul dintre cele mai importante roluri ale unui AI în stingerea incendiilor în acest moment este în detectarea și analiză: găsirea incendiilor izolate în locații îndepărtate, urmărirea acestora și determinarea a ceea ce a furnizat inițiala aprindere.

O cauză importantă provine din firele electrice, cum ar fi demonstrat de Dezastrele de gaze și electrice din Pacific din California. De obicei, acele fire sunt proiectate astfel încât să nu intre în contact unul cu celălalt și să nu provoace arc de înaltă energie. Cu toate acestea, vânturile puternice sau perioadele de secetă neobișnuite pot face ca liniile să se balanseze, ceea ce creează scântei și bucăți de metal fierbinte care să cadă de pe linii, potențial aprinderea vegetației uscate.

„Ca o soluție potențială, imaginile aeriene colectate folosind patrule cu elicoptere și sondaje de zbor fără pilot cu drone sunt combinate cu ajutorul AI. modele de simulare pentru a evalua potențialul de incidente de incendiu în diferite condiții excepționale”, a declarat David Cox, șeful departamentului de energie și utilități. consultanta la Cunoscător, într-un interviu pentru Lifewire.

„Ieșirea modelării este transmisă la diferite tablouri de bord vizuale geospațiale pentru a identifica liniile de circuit cu profil de risc ridicat. Această abordare a ajutat organizațiile de utilități să acorde prioritate întreținerii sistemului de rețea în zonele cu cele mai mari profiluri de risc. Tehnologiile de învățare automată sunt în prezent implementate pe lângă modelele deja existente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți acuratețea predicției.”

„Aceeași tehnologie care este capabilă să distingă cu precizie un câine de o pisică”, a spus Kostman, „poate fiți în acord pentru a găsi hotspot-uri folosind imagini tradiționale și termice prin camere, drone și sateliți”.

Cum să te joci cu focul

Un alt proiect Berkeley, condus de Tarek Zohdi de la Fire Research Group, folosește machine learning pentru a produce un „geamăn digital”— o copie virtuală a unui incendiu existent — care este folosită de oamenii de știință de date ca caz de testare.

Folosind geamănul digital, oamenii de știință de date pot produce un model rezonabil pentru comportamentul viitor al unui incendiu, care permite o logistică mai informată pentru pompieri. Este mai ușor să faci un plan de zbor în jurul sau deasupra unui incendiu, de exemplu, dacă ai o idee bună despre unde se îndreaptă incendiul.

Proiecte similare lucrează în același departament pentru efectele de prevenire și modelarea biosferei, cum ar fi stabilirea în ce zile ar fi cel mai bine de realizat "arsuri prescrise”, a început un incendiu deliberat pentru a gestiona și proteja un mediu natural.

Cu toate acestea, cea mai metalică tehnologie anti-incendiu din domeniu în acest moment este utilizarea drone pentru curse de bombardament. În deceniile anterioare, administratorii terenurilor și-au efectuat propriile arsuri prescrise din aer prin scăparea încărcăturilor de potasiu-glicol – cunoscute sub numele de „ouă de dragon” – prin elicopter.

Acum, dronele pot face același lucru, mai ieftin și cu o precizie mai mare, folosind aceleași ouă de dragon pentru a ajuta să creeze bariere împotriva incendiilor active prin privarea cu grijă a acestor incendii de combustibil pe care le-ar putea folosi extinde.

„Există o tendință regretabilă de a aștepta până când au avut loc dezastre înainte de a dezvolta capabilități de combatere a acestora”, a spus Kostman.

„Având în vedere amenințările existențiale cu care omenirea trebuie să se confrunte acum – schimbări climatice, pandemii globale, amenințări cibernetice fără precedent, apartheid, instabilitate politică și ascensiune fulgerătoare a autoritarismului – timpul pentru a evolua sisteme activate de AI capabile să ne mențină în siguranță nu este Mâine. A fost ieri."