يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي المساعدة في اكتشاف الحرائق الغابوية بسرعة أكبر و战斗ها بسهولة أكبر

في ولايات مثل كاليفورنيا، أصبحت موسم الحرائق الغابوية أطول وأكثر شدة، مدفوعة إلى حد كبير بالتغير المناخي. استجابةً للتهديد المتزايد من الحرائق الغابوية، وفقًا لسي إن إن، أنشأت شركات بدء تشغيل مختلفة أدوات ذكاء اصطناعي تهدف إلى المساعدة في اكتشاف الحرائق الغابوية.

قد يبدو واضحًا، لكن اكتشاف الحرائق الغابوية في وقت مبكر أمر مهم. كلما اكتشفت النيران في وقت مبكر، زادت سرعة احتوائها وتقلصت الأضرار التي تسببها. لحسن الحظ، الأدوات المصممة من قبل شركات مثل Descartes Labs، التي تتخذ من سانتا في مقرًا لها، تظهر أنها أكثر فعالية في اكتشاف الحرائق الغابوية من المقاتلين أو المدنيين.

أداة كشف الحرائق من Descartes Labs عينة الصور من الأقمار الصناعية الجوية الحكومية كل دقيقتين، وقارنت الصور للفرق. إذا كان هناك أي فرق في الإشارات الحرارية في منطقة ما، فقد يشير ذلك إلى وجود حرائق غابوية محتملة.

تعتمد الطرق الحالية لاكتشاف الحرائق الغابوية بشكل رئيسي على رصد النيران باستخدام طائرات أو أبراج مراقبة، ولكن نظامًا يستخدم الذكاء الاصطناعي والأقمار الصناعية يمكن أن يكتشف الحرائق الغابوية بشكل أسرع من هذه الطرق. وأفادت دائرة غابات نيومكسيكو بأن أداة الذكاء الاصطناعي ساعدت بالفعل الدولة على تحديد مواقع الحرائق الغابوية بشكل أسرع مما كانت عليه من قبل. كما توفر الأداة وصفًا للمستجيبين الأوليين يمكن أن يساعدهم في تضييق نطاق موقع الحريق، وهو ما يمكن أن يكون صعبًا عند وجود الكثير من الدخان أو فوق سلسلة جبلية في الليل.

ليس Descartes هو الشركة الوحيدة التي حاولت استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الحرائق الغابوية. بدأت Northrop Grumman مؤخرًا عقدًا مع ولاية كاليفورنيا لتصميم أدوات تحليل الحرائق الغابوية، كما استثمرت شركة Technosylva في إنشاء طرق للتنبؤ بالحرائق الغابوية.

ليس من الواضح بعد ما إذا كانت التكنولوجيا المصممة من قبل هذه الشركات قد تزيد من خطر الإنذارات الكاذبة نتيجة الحساسية المتزايدة للحرائق المحتملة. ومع ذلك، ما هو واضح هو أن أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة من قبل Descartes يمكنها بالفعل اكتشاف الحرائق الغابوية في وقت مبكر hơn من بعض أفضل طرق اكتشاف الحرائق الحالية. على سبيل المثال، تشير Descartes إلى أن أنظمة الكشف الخاصة بها قامت بإخطار لوس أنجلوس تايمز بالتنسيق الجغرافي لحريق Kincade بعد وقت قصير من بداية الحريق. وتشير Descartes إلى أن أقرب وقت كشف هو تسع دقائق بعد اشتعال النيران. وفقًا لسي إن إن، فإن أي نظام يمكنه اكتشاف حريق في غضون 30 دقيقة بعد اشتعاله أمر مثير للإعجاب.

تبدأ Descartes في استكشاف طرق أخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات لمساعدة اكتشاف الحرائق الغابوية وتتبعها. على سبيل المثال، تعمل الشركة على تصميم نماذج الارتفاع الرقمية التي يمكنها وصف المنحدرات الحادة التي قد تعيق جهود مكافحة الحرائق. وتحقق Descartes ذلك باستخدام مجموعة من الخوارزميات التي تتمتع كل منها بصوت في موقع الحريق على الخريطة وتتوصل إلى إجماع.

في حين قد تثبت أدوات التطوير من قبل Descartes وغيرها أنها فعالة في تمكين اكتشاف الحرائق بسرعة أكبر، فإن الحصول على فرق الاستجابة للحريق في الموضع هو تحد بحد ذاته، و除 إذا تم حل هذه المشكلة، قد لا تكون خوارزميات اكتشاف الحرائق فعالة كما هو متوقع نظريًا. على سبيل المثال، حتى بعد أن يتم وضع علامة على حريق محتمل بواسطة أدوات Descartes، يجب إرسال الحريق إلى السلطات المناسبة، مثل مكتب ميداني يمكنه التحقق من وجود الحريق. بعد ذلك، يجب أن تخرج الإشعار إلى إدارات مكافحة الحرائق في المنطقة التي يجب أن تقيم أفضل طريقة للاستجابة للحريق. قد تفرض هذه التحديات اللوجستية حدودًا على مدى فعالية أنظمة اكتشاف الحرائق، ولكن حتى مع ذلك، عندما يتعلق الأمر باكتشاف الحرائق، دائمًا ما يكون الأفضل في وقت مبكر.