AIは、野生火をより迅速に発見し、より簡単に消火するのに役立つことができる

カリフォルニア州のような地域では、野生火のシーズンは、気候変動によって主に推進されて、長くなり、より激しくなっています。野生火からの増大する脅威に対応して、CNNによると、さまざまなスタートアップが野生火の検出を支援するためのAIツールを作成しました。

野生火の早期検出は重要であることは、直感的にわかります。火災が検出されるほど早く、より迅速に封じ込められ、被害が少なくなります。幸いなことに、Descartes Labsのような会社によって設計されたAIツールは、消防士や民間人よりも野生火を検出するのに効果的です。

Descartes Labsの火災検出ツールは、政府の気象衛星からの画像を2分ごとにサンプリングし、差異を比較します。特定の地域で熱信号に差異がある場合、野生火の存在を示唆する可能性があります。

現在の野生火検出方法は、主に飛行機または見張り塔で火災を発見することに依存していますが、AIと衛星を使用するシステムは、これらの方法よりも野生火をより迅速に検出できます。ニューメキシコ州林業局は、AIツールが州に野生火をより迅速に位置付けるのを助けたと述べています。ツールは、初期対応者に、火災の位置を特定するのに役立つ説明を提供しますが、これは多くの煙や夜の山脈の上にある場合に難しい場合があります。

DescartesだけがAIを使用して森林火災を検出しようとしたのではありません。ノースロップ・グラマンは、カリフォルニア州と契約して、野生火分析ツールを設計し、スタートアップのTechnosylvaも森林火災予測方法の開発に投資しました。

これらの会社によって設計された技術が、可能な火災への感度の向上により、誤報のリスクを増大させる可能性はまだ明らかではありません。ただし、Descartesによって設計されたAIツールは、実際に森林火災を現在の最も優れた火災検出方法よりも早く検出できることは明らかです。たとえば、Descartesは、検出システムがKincade火災の開始後すぐにロサンゼルスタイムズに火災の座標を通知したと述べています。Descartesは、現在の最も短い検出時間は、火災の着火後9分であると述べています。CNNが報告したように、ワシントン大学の野生火専門家および研究者であるErnesto Alvaradoは、30分以内に火災を検出できるシステムは、かなり印象的なものであると述べています。

Descartesは、AIとデータを使用して火災を検出および追跡するための他の方法を探究し始めています。たとえば、会社は、消防活動を妨げる可能性のある急な傾斜を記述できるデジタル高さモデルを設計することにより、これを実現しています。Descartesは、各アルゴリズムが地図上の火災の位置に投票し、合意に達することにより、これを実現しています。

Descartesやその他の会社によって開発されたツールは、火災のより迅速な検出を可能にするのに効果的である可能性がありますが、消防対応チームを配置することは別の課題であり、unlessこの問題が解決されない限り、火災検出アルゴリズムは理論的に可能な限り効果的ではない可能性があります。たとえば、Descartesのツールによって潜在的な火災がフラグ付けられると、火災は、火災の存在を確認できるフィールドオフィスなどの正しい当局に転送される必要があります。その後、通知は、火災に対応するための最良の方法を評価する必要がある地域の消防署に送信されます。これらのロジスティックな課題は、火災検出システムの有効性に制限を課す可能性がありますが、火災を検出する場合、早いほど常に良いです。