AI は山火事をより早く発見し、消火を容易にするのに役立ちます

カリフォルニアなどの州では、主に気候変動の影響で、山火事の季節はより長く、より激しくなっている。 増大する山火事の脅威に対応して、 CNNによると、さまざまなスタートアップが山火事の発見を支援することを目的とした AI ツールを作成しました。

当たり前のことかもしれませんが、山火事は早期発見が重要です。 火災の発見が早け​​れば早いほど、より早く鎮火することができ、被害が少なくなります。 ありがたいことに、サンタフェに拠点を置く Descartes Labs のような企業が設計した AI ツールは、消防士や民間人よりも山火事の発見に効果的であるようです。

Descartes Labs の火災検知ツールは、政府の気象衛星から画像を XNUMX 分ごとにサンプリングし、画像の違いを比較します。 ある地域の熱信号に何らかの違いがある場合、それは山火事の存在を示している可能性があります。

現在の山火事を検知する方法は主に飛行機や見張り塔による火災の発見に依存していますが、AI や衛星を利用したシステムはこれらの方法よりもはるかに早く山火事を検知できます。 ニューメキシコ州森林局は、AI ツールのおかげで州が以前よりもずっと早く山火事の場所を特定できるようになったのは間違いないと述べています。 このツールは、初期対応者に火災の発生場所を絞り込むのに役立つ説明も提供しますが、煙が多い場合や夜間の山脈の上では困難な場合があります。

AI を利用して森林火災を検知しようと試みている企業はデカルトだけではありません。 ノースロップ・グラマンは最近、山火事分析ツールを設計するカルフォルニア州との契約を開始し、新興企業テクノシルバも山火事予測手法の開発に投資している。

これらの企業が設計した技術が火災の可能性に対する感度を高めた結果、誤警報のリスクを高める可能性があるかどうかはまだ明らかではない。 しかし、明らかなことは、デカルトによって設計された AI ツールは、現在存在する最良の火災検知方法の一部よりもはるかに早く森林火災を真に検知できるということです。 たとえば、デカルトは、火災発生直後に、彼らの探知システムがキンケード火災の座標をロサンゼルス・タイムズに警告することができたと述べています。 デカルトは、これまでのところ最も早い発見時間は火災発生後 XNUMX 分であると述べています。 CNNの報告による, 山火事の専門家でワシントン大学の研究者でもあるアーネスト・アルバラド氏によると、発火後30分以内に火災を検知できるシステムは非常に素晴らしいものです。

デカルトは、火災の検出と追跡を支援するために AI とデータを使用する他の方法を模索し始めています。 たとえば、同社は、消火活動を妨げる可能性のある急な斜面を説明できるデジタル標高モデルの設計を進めているところです。 デカルトは、地図上の火災の位置について各自が投票し、合意に達するさまざまなアルゴリズムを使用することでこれを実現しています。

デカルトらによって開発されたツールは、より迅速な火災検知を可能にするのに効果的であることが証明されるかもしれないが、火災対応チームを配置すること自体が課題であり、この問題が解決されない限り、火災検知アルゴリズムは理論的に可能なほど効果的ではない可能性がある。 一例として、デカルトのツールによって火災の可能性が示された後でも、その火災は、火災の存在を確認できる現地事務所などの適切な当局に転送されなければなりません。 その後、通知は地域の消防署に送られ、消防署は火災への最善の対応方法を判断する必要があります。 こうした物流上の課題により、火災検知システムの有効性には限界が生じる可能性がありますが、それでも火災の検知に関しては、早いほうが良いに越したことはありません。