인공지능은 산불을 더 빠르게 발견하고 쉽게 진압하는 데 도움이 될 수 있다

캘리포니아와 같은 주에서 산불 시즌은 더 길고 더 심해졌으며, 이는 주로 기후 변화에 의해 추진된다. 산불의 증가하는 위협에 대응하여, CNN에 따르면, 다양한 스타트업이 산불을 감지하는 데 도움이 되는 인공지능 도구를 만들었다.

산불의 경우 초기 감지가 중요하다. 불이 발견될수록 더 빨리 진압할 수 있고, 피해를 최소화할 수 있다. 다행히, Descartes Labs와 같은 회사에서 설계한 인공지능 도구는 산불을 감지하는 데 더 효과적이다.

Descartes Labs의 화재 감지 도구는 정부 기상 위성에서 2분마다 이미지를 샘플링하여 차이를 비교한다. 특정 지역에서 열 신호에 차이가 있다면, 이는 산불의 존재를 나타낼 수 있다.

현재의 산불 감지 방법은 주로 비행기나 감시탑을 사용하지만, 인공지능과 위성을 사용하는 시스템은 이러한 방법보다 훨씬 더 빠르게 산불을 감지할 수 있다. 뉴멕시코 주 산림국은 인공지능 도구가 산불을 더 빠르게 찾는 데 도움이 되었다고 말했다. 이 도구는 또한 응급 서비스 제공자에게 산불의 위치를 좁히는 데 도움이 되는 설명을 제공한다.

Descartes는 산불을 감지하는 데 인공지능을 사용하려고 시도하는 유일한 회사가 아니다. Northrop Grumman은 최근 캘리포니아 주와 계약을 맺어 산불 분석 도구를 설계하기 시작했다. 또한 Technosylva는 산불 예측 방법을 개발하기 위해 투자했다.

이 기술이 가짜 경보의 위험을 증가시키는지는 아직 명확하지 않다. 그러나 Descartes의 인공지능 도구는 실제로 산불을 더 빠르게 감지할 수 있다. 예를 들어, Descartes는 그들의 감지 시스템이 로스앤젤레스 타임즈에 킨케이드 화재의 좌표를 화재 발생 직후에 알렸다고 말했다. Descartes는 현재까지 가장 빠른 감지 시간은 화재 발생 9분 후라고 말했다. CNN에 따르면, 워싱턴 대학교의 산불 전문가이자 연구자 인 Ernesto Alvarado는 30분 이내에 화재를 감지하는 시스템은 매우 인상적이라고 말했다.

Descartes는 산불을 감지하고 추적하는 데 인공지능과 데이터를 사용하는 다른 방법을 탐색하기 시작했다. 예를 들어, 회사는 산불 진압 노력에 방해가 될 수 있는陡한 경사를 설명하는 디지털 고도 모델을 설계하고 있다. Descartes는 이를 위해 각기 화재의 위치에 투표하는 여러 알고리즘을 사용하여 합의를 도출한다.

Descartes와 다른 회사가 개발한 도구는 산불을 더 빠르게 감지하는 데 효과적일 수 있다. 그러나 화재 대응 팀을 배치하는 것은 riêng한 도전이다. 이 문제가 해결되지 않는다면, 화재 감지 알고리즘은 理論적으로 가능한 만큼 효과적이지 않을 수 있다. 예를 들어, Descartes의 도구가 잠재적인 화재를 표시한 후, 화재는 확인할 수 있는 권한이 있는 필드 오피스에 전달되어야 한다. 그런 다음 알림은 지역의 소방서에 전달되어야 하며, 그들은 화재에 대응하는最佳 방법을 평가해야 한다. 이러한 물류적 도전은 화재 감지 시스템의 효과에 제한을 가할 수 있다. 그러나 산불을 감지하는 경우, 더早い 것이 항상 더 좋다.