जंगल की आग को जल्दी से पहचानने और लड़ने में AI मदद कर सकता है

कैलिफोर्निया जैसे राज्यों में, जंगल की आग का मौसम लंबा और अधिक तीव्र हो गया है, जो मुख्य रूप से जलवायु परिवर्तन से प्रेरित है। जंगल की आग से बढ़ते खतरे के जवाब में, सीएनएन के अनुसार, विभिन्न स्टार्टअप्स ने जंगल की आग का पता लगाने में मदद करने के लिए एआई टूल बनाए हैं।

यह स्पष्ट है कि जंगल की आग का जल्दी पता लगाना महत्वपूर्ण है। आग का पता लगाने में जितनी जल्दी होगी, उतनी ही जल्दी इसे नियंत्रित किया जा सकता है और कम नुकसान होगा।幸い, डेस्कार्ट्स लैब्स जैसी कंपनियों द्वारा डिज़ाइन किए गए एआई टूल जंगल की आग का पता लगाने में आग लगाने वालों या नागरिकों की तुलना में अधिक प्रभावी हैं।

डेस्कार्ट्स लैब्स का आग-पता लगाने वाला टूल सरकारी मौसम उपग्रह से हर दो मिनट में छवियों का नमूना लेता है, और छवियों में अंतर की तुलना करता है। यदि किसी क्षेत्र में थर्मल संकेतों में कोई अंतर है, तो यह संभावित रूप से जंगल की आग की उपस्थिति को इंगित कर सकता है।

जंगल की आग का पता लगाने के वर्तमान तरीके मुख्य रूप से विमानों या देखभाल टावरों के साथ आग को देखने पर निर्भर करते हैं, लेकिन एआई और उपग्रह का उपयोग करने वाली प्रणाली इन तरीकों की तुलना में जंगल की आग का पता लगाने में बहुत तेजी से है। न्यू मेक्सिको स्टेट फॉरेस्ट्री ब्यूरो ने कहा है कि एआई टूल ने राज्य को जंगल की आग का पता लगाने में बहुत मदद की है। टूल पहले उत्तरदाताओं को विवरण प्रदान करता है जो आग के स्थान को संकुचित करने में मदद कर सकते हैं, जो बहुत धुएं या रात में पहाड़ी श्रृंखला पर होने पर मुश्किल हो सकता है।

डेस्कार्ट्स एकमात्र कंपनी नहीं है जो जंगल की आग का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग करने की कोशिश कर रही है। नॉर्थ्रोप ग्रुम्मन ने हाल ही में कैलिफोर्निया राज्य के साथ जंगल की आग विश्लेषण टूल डिज़ाइन करने के लिए एक अनुबंध शुरू किया है, और स्टार्टअप टेक्नोसिल्वा ने जंगल की आग की भविष्यवाणी विधियों के निर्माण में निवेश किया है।

यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि इन कंपनियों द्वारा डिज़ाइन की गई प्रौद्योगिकियां संभावित आग के लिए बढ़ी हुई संवेदनशीलता के परिणामस्वरूप झूठी अलार्म के जोखिम को बढ़ा सकती हैं। हालांकि, जो स्पष्ट है वह यह है कि डेस्कार्ट्स द्वारा डिज़ाइन किए गए एआई टूल वास्तव में जंगल की आग का पता लगाने में बहुत पहले से ही मौजूदा आग-पता लगाने वाले तरीकों की तुलना में अधिक प्रभावी हैं। उदाहरण के लिए, डेस्कार्ट्स ने कहा है कि उनकी पता लगाने वाली प्रणाली लॉस एंजिल्स टाइम्स को किंकेड आग के निर्देशांक की सूचना देने में सक्षम थी, जो आग शुरू होने के तुरंत बाद थी। डेस्कार्ट्स ने कहा है कि अब तक उनका सबसे तेज़ पता लगाने का समय आग लगने के 9 मिनट बाद है। सीएनएन की रिपोर्ट के अनुसार, अर्नेस्टो अल्वाराडो, जंगल की आग के विशेषज्ञ और वाशिंगटन विश्वविद्यालय में शोधकर्ता, किसी भी प्रणाली जो आग लगने के 30 मिनट के भीतर आग का पता लगा सकती है, वह बहुत प्रभावशाली है।

डेस्कार्ट्स आग और डेटा का उपयोग करके आग का पता लगाने और ट्रैक करने के अन्य तरीकों का अन्वेषण करना शुरू कर रहा है। उदाहरण के लिए, कंपनी डिजिटल एलिवेशन मॉडल डिज़ाइन कर रही है जो आग बुझाने के प्रयासों में बाधा डालने वाली तीव्र ढलानों का वर्णन कर सकते हैं। डेस्कार्ट्स यह करके एक मानचित्र पर आग की स्थिति पर मतदान करने वाले विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके ऐसा कर रहा है और एक सहमति तक पहुंच रहा है।

डेस्कार्ट्स और अन्य द्वारा विकसित टूल जंगल की आग का पता लगाने में प्रभावी साबित हो सकते हैं, लेकिन आग की प्रतिक्रिया टीमों को स्थिति में लाना एक चुनौती है। जब तक यह समस्या हल नहीं हो जाती, तब तक आग-पता लगाने वाले एल्गोरिदम उतने प्रभावी नहीं हो सकते जितने कि सैद्धांतिक रूप से संभव हैं। उदाहरण के लिए, डेस्कार्ट्स के टूल द्वारा एक संभावित आग को झंडे के बाद, आग को सही अधिकारियों को आगे बढ़ाना होगा, जैसे कि एक फील्ड ऑफिस जो आग की उपस्थिति की पुष्टि कर सकता है। इसके बाद, आग के क्षेत्र में आग लगाने वालों को सूचित करना होगा जो आग का जवाब देने के तरीके का आकलन करेंगे। इन लॉजिस्टिक चुनौतियां आग-पता लगाने वाली प्रणालियों की प्रभावशीलता पर सीमाएं लगा सकती हैं, लेकिन जब आग का पता लगाने की बात आती है, तो पहले हमेशा बेहतर होता है।