Kansalliskaarti täydentää tulenpaikkoja havaitsevia drooneja tekoälyllä

Kun tulipalot kasvavat suuremmiksi ja vaarallisimmiksi, erilaiset hallituksen ja yksityiset virastot ovat kääntyneet tekoälyyn tulipalojen havaitsemiseksi ja mahdollisesti ennustamiseksi. Kansalliskaarti on suorittanut tiedustelulentoja Kaliforniassa myöhäisen kesän ja syksyn aikana useina vuosina, mutta nyt droonit, joita käytetään näiden lentojen suorittamiseen, ovat saaneet tekoälyalgoritmeja, joiden tarkoituksena on automaattisesti luoda karttoja tulesta tietyn alueen sisällä.

Tulikarttojen luominen on erittäin vaikea prosessi, joka vaatii data-analyysiä karttaamaan jatkuvasti muuttuvia tulipaloja, kun ne liikkuvat vaikeakulkuisessa maastossa. Sekä ilmasta että maasta tehtävät havainnot käytetään tulikarttojen tekemiseen, ja tulikartat päivitetään yleensä vain kerran päivässä tai niin. Suuret tulipalot voivat liikkua jopa 15 mailia yhden päivän aikana, kuten joissakin tulesta kauden tulipaloissa nähtiin. Tulipalon seuraamisvirastot tarvitsevat nopeampia keinoja kerätä tietoa tulipaloista ja päivittää tulikarttoja, ja ilmadroonit yhdistettynä tekoälyyn voivat täyttää tämän tarpeen.

Tulikarttausjärjestelmät, joista useat riippuvat satelliittidatasta, käyttävät yleensä jompaa jmpaa kahta eri menetelmää mahdollisten tulipalojen havaitsemiseksi. Tulipalot havaitaan joko aistimalla lämpöä, joka tulee maan pinnalta (havaitsemalla epätavallisen kuumat alueet) tai analysoimalla aerosolipäästöjä (havaitsemalla savuhiukkasia, jotka vapautuvat ilmaan biomassan palamisen aikana). Kun mahdolliset tulipalot on havaittu, ne voidaan vahvistaa käyttämällä korkearesoluutioisia kuvauksia, kuten drooneja. Kansalliskaartin droonien kameroissa on mahdollista nähdä tulipalot resoluutiolla, joka on vain 90 jalkaa maanpinnan yläpuolella.

Kansalliskaarti on varustanut MQ-9 “Reaper” -drooninsa tekoälyalgoritmeilla, joiden tarkoituksena on havaita tulipaloja ja luoda tulikarttoja. Tekoälyalgoritmit käytetään keräämään tietoa aktiivisesti palavista tulipaloista ja havaita “tulipaloja”, jotka ovat syttynyt suuremmista tulipaloista. Hanke toteutettiin Joint Artificial Intelligence Centerin (JAIC) toimesta, joka on Pentagonin vuonna 2018 perustama osasto. JAIC:n tulikarttausjärjestelmä käyttää koneoppimisalgoritmeja, jotka on koulutettu aiempien tulipalojen ilmakuvauksilla, joihin on merkitty reunat. Algoritmi voi sitten ottaa vastaan näkemättömiä kuvia, joissa on vain sijaintitiedot, ja havaita tulipaloja niissä, ja tuottaa kartan, joka näyttää, mitkä alueet ovat palamassa. Tulipalojen sijainti on myös merkitty.

Vertailukohtana päivittäin luotaviin tulikarttoihin JAIC:n tulikarttausjärjestelmä on paljon nopeampi. Tekoälypohjainen tulikartan luominen voi tuottaa uuden tulikartan noin joka puoli tunti. Kalifornian ilmavoimien kansalliskaartin mukaan uuden järjestelmän tuottamat kartat ovat tarkkoja, ja CalFiren palautetta on ollut myönteistä. Jos kartat jatkavat osoittautumista luotettaviksi ja voidaan onnistuneesti integroida CalFiren toimintoihin, ne voidaan ottaa käyttöön tulipalojen havaitsemiseen ensi vuoden tulipalokaudella.

Tulipalojen nykyisten rajojen karttaamisen lisäksi tekoäly voi auttaa tulipalontorjuntatiimejä ennustamaan tulipalojen liikkeen. CalFire on itse aloittanut yhteistyön työkalun kanssa, joka on nimeltään WildFire Analyst Enterprise. Tulipaloanalyysityökalun on luonut Technosylva, ja se toimii yhdistämällä erilaisia tulipalon leviämisennusteita. Nämä mallit on parannettu tekoälyalgoritmien avulla, jotka on koulutettu aiempien tulipalojen ominaisuuksilla (kuten kasvien kosteus, sääolosuhteet ja satelliittikuvat). Malli vertaa tietoja nykyisestä tulipalosta aiempiin tulipaloihin, jotta voidaan tehdä ennusteita siitä, miten tulipalo voi leviää. Ohjelmisto mahdollistaa myös käyttäjän luoda simulaatioita, joissa voidaan muuttaa eri muuttujia, kuten sääolosuhteita. Ohjelmisto ennusti oikein, että CZU Lightning Complex Fire tulipalo siirtyy Feltonin kaupunkiin, mikä mahdollisti tulipalontorjuntajoukkueiden saapumisen ajoissa ja useiden rakennusten pelastamisen, jotka eivät olisi voineet pelastua muuten.

Etelä-Kalifornian palokuntien osalta he käyttävät toista tulipalon seuraamis- ja ennustusjärjestelmää, joka on nimeltään FireMap, ja jonka on kehittänyt Wifire Lab. FireMap käyttää sekä ilmasta että maasta saatavaa dataa, kuten kamerakuvia, ilmastolosuhteita, tuuliolosuhteita, kasvien kosteutta ja muita tekijöitä, ennustamaan, minne tulipalat voivat leviää.

Kun enemmän tekoälypohjaisia tulipalojen havaitsemis- ja ennustusjärjestelmiä kehitetään, droonit tulevat todennäköisesti yhä tärkeämmiksi. Satelliitit ovat erittäin hyödyllisiä, mutta niillä on rajoituksia siinä, minkälaista ja määrää dataa ne voivat kerätä. Kaksi satelliittityyppiä käytetään datakeruuseen: naparata-satelliitit ja geosynkroniset satelliitit. Naparata-satelliitit pystyvät ottamaan korkearesoluutioisia kuvia, mutta kuvat otetaan vain kahdesti päivässä. Sen sijaan geosynkronisten satelliittien keräämät kuvat otetaan useammin, yleensä joka 5 minuutin tai niin. Geosynkroniset satelliitit kuitenkin joutuvat lentämään noin 22 000 mailia maanpinnan yläpuolella, jotta ne voivat pysyä syncissä maan kiertoradan kanssa. Tulipalojen sijainti on myös merkitty. Droonit voivat auttaa täyttämään aukot datassa ja saamaan enemmän jatkuvia, yksityiskohtaisia kuvia kiinnostuksen kohteesta.