Hoe AI brandverdediging gaat revolutioneren

Bosbranden nemen in aantal en intensiteit toe en veroorzaken meer schade. Tijdens de eerste helft van vorig jaar steeg de schade in de VS tot 101 miljard dollar, waaronder het verlies van elektriciteitscentrales, ziekenhuizen, communicatiesystemen en watervoorzieningssystemen.

We hebben voldoende getrainde brandweerlieden, maar de huidige technologie is gewoon niet genoeg om de niveaus van gevaar aan te kunnen die we zien in de branden van vandaag.

Het probleem

Het aantal branden en de oppervlakte die verbrand is, is verbijsterend.Het Centrum voor Rampenfilantropie zegt dat “tot 21 augustus 2025 meer dan 3.997.080 acres in de VS zijn verbrand, in 44.470 branden.”

Deze branden maken deel uit van een bredere trend waarin we een toename van het brandrisico zien – en verlies. Veranderingen in brandpatronen veroorzaken ernstige problemen voor het klimaat, onze gebouwen en wegen, de volksgezondheid en onze economie.

Verbluffend is dat, ondanks het toegenomen risico voor de persoonlijke veiligheid en de economie, de instrumenten die we gebruiken om branden te bestrijden, niet zijn veranderd in meer dan vijftig jaar.

Brandbestrijding: een inleiding

Brandbestrijdingsoperaties zijn complex en vereisen deelname van meerdere niveaus. Het eerste niveau is de brandweerman op de voorste linie – en er kunnen meerdere zijn – die gebruik maakt van slangen en mondstukken om water te verdelen. Een bataljon bestaat uit een groep motoren, die wordt beheerd door de bataljonschef die middelen toewijst. Het laatste niveau is het hoofdcontrolecentrum, dat meerdere bataljons kan inzetten om een brand te bestrijden en zelfs steun kan zoeken van brandweervliegtuigen als dat nodig is.

Echter, pompoperatoren bepalen nog steeds de waterdruk met de hand, en mondstukken blijven een ongelijkmatige waterstroom verdelen. Dat resulteert in verspild water, vermoeidheid, verminderde effectiviteit bij het blussen van de brand en een hoger risico op letsel door ongelijkmatige waterdrukschommelingen.

Bovendien produceert deze verouderde methode geen gegevens, waardoor brandweerchefs in het ongewisse blijven over hoe goed hun teams presteren en of hun blusinspanningen effectief zijn.

Manuele brandbestrijding en de uitdagingen

Er zijn aanzienlijke beperkingen aan de huidige brandblusmodellen, omdat ze afhankelijk zijn van handmatige berekeningen in hoge-druksituaties: brandweerlieden hebben geen informatie over ideale stroomtarieven; en commandopersonen verdelen middelen zonder een echte analyse van het brandgedrag of de watervoorziening. Zonder voorspellende instrumenten is het exponentieel moeilijker om bij te blijven met nieuwe bedreigingen.

De ontbrekende schakel met alleen hardware

De focus op brandweeruitrusting is historisch gezien gericht op de mechanica en hoe het werkt, in plaats van hoe “slim” het was. Als gevolg daarvan moesten pompoperatoren de druk handmatig aanpassen terwijl ze tegelijkertijd meters in kritieke situaties bewaakten. Zonder inzicht in stroomtarieven en mondstukprestaties, worden brandweerlieden gedwongen om ingewikkelde vloeistofdynamica in hun hoofd te berekenen terwijl ze voor een woedende brand staan.

Een verbeterd model: voorspellend, verbonden, autonoom

Gegevens zijn koning, vooral wanneer het gaat om brandblussen; het biedt belangrijke details over elke motor, waterstroom en druk; beschikbare watervoorziening; welke slangen worden gebruikt; en de effectiviteit van wateraanwending. Terwijl deze gegevens nuttig zijn voor bataljonschefs in complexe situaties, zijn ze niet langer voldoende.

Komt voorspellende analyse binnen. Ze worden gebruikt in brandkaarten, GIS en weersapplicaties en kunnen kritieke inzichten bieden van tevoren, zoals het waarschuwen van brandweerlieden dat het water op zal raken; of dat de apparatuur waarschijnlijk zal falen; en schattingen bieden van hoe de brand kan uitbreiden op basis van de huidige strategie. Brandweerkorpsen kunnen zich voorbereiden op het moment dat het nodig is, in plaats van alleen te reageren op noodsituaties.

In de toekomst zullen voorspellende analyses suggesties doen over hoe middelen effectief kunnen worden gebruikt. Versterkend leren zal helpen om systemen te begrijpen welke posities voor elke motor het beste zijn; de juiste stroomtarieven bepalen; en de snelste manier vinden om een brand te blussen met het minste water. Op basis van historische gegevens geloven we dat voorspellende analyses de waterverbruik met 50% kunnen verminderen en de effectiviteit van brandblusinspanningen kunnen verdubbelen.

De manier waarop we op branden reageren verandert: voorspellen, inzetten, blussen

Traditionele brandweeruitrusting is simpelweg niet langer voldoende. Gegevens veranderen alles, en een nieuwe aanpak van brandbestrijding – voorspellen, inzetten, blussen – zal transformeren hoe we branden bestrijden.

Voorspellen: van reactief naar proactief

Dit stadium verandert de reactie op branden van reageren op de noodsituatie naar voorbereiden op het moment dat het nodig is. Door gebruik te maken van informatie van verbonden systemen, gaan we van alleen naar het kijken van historische gegevens naar het verkrijgen van real-time inzichten.

• Slimme AI-modellen bestuderen drukveranderingen en de stroom van vloeistoffen in de hydraulische systemen van de motor. Dit vervangt de “mentale wiskunde” die pompoperatoren nu doen met nauwkeurige, op fysica gebaseerde berekeningen.

• Middelenvoorspelling helpt voorspellen wanneer een motor zonder water komt. Door te kijken naar hoe snel water wordt gebruikt, kunnen commandanten weten wanneer ze extra watervoorziening nodig hebben – voordat de tank leeg is.
• Voorspellende onderhoudsalgoritmes helpen bij het identificeren van apparatuurproblemen, zoals een kapotte pompdichting of klep, weken voordat ze leiden tot een storing tijdens een brandreactie. Dit helpt respondenten om de verborgen problemen te vermijden die vaak legacy-systemen verzwakken.

Inzetten: onmiddellijke reactie

De “inzet”-fase gebruikt de gegevens die zijn verzameld in de “voorspellen”-fase om een onmiddellijke reactie te creëren. Het dient als het hoofdcontrolecentrum op de brandplaats, verenigend delen die historisch in afzonderlijke silo’s werkten.

• Dynamische middelentoewijzing betekent dat componenten zoals waterstroom, druk en mondstuk in real-time worden aangepast aan wat wordt verwacht tijdens een brand. Wanneer een brand groeit, kan het systeem suggesties doen of automatisch de druk aanpassen om de noodzakelijke kracht te bieden om het te blussen.
• Een beslissingsondersteuningslaag vermindert de aanzienlijke mentale inspanning die nodig is voor handmatige berekeningen. In snel veranderende situaties, behandelt het de vraag: “Waar is de volgende motor het meest nodig?”
• Aanpasbare controle omvat nieuwe informatie en stelt het systeem in staat om snel aan te passen. Wanneer de wind verandert, of wanneer een slangenlijn wordt uitgeschakeld, verandert de strategie in real-time om veiligheid en efficiëntie te behouden.

Blussen: impactnauwkeurigheid

De informatie die is verzameld tijdens de “voorspellen”- en “inzet”-fases komt samen om branden snel en effectief te blussen met het minste aantal middelen.

• Verhoogde levering: Dit verandert de traditionele aanpak van “omringen en verdrinken”, die afval genereert en onnodige schade veroorzaakt, naar het bieden van de juiste hoeveelheid water en druk om de brand te blussen.
• Real-time feedback: Sensoren meten het succes van blusinspanningen in verhouding tot temperatuursveranderingen en brandlijnsterkte. Het feedbacksysteem past zich aan en biedt alternatieven voor de huidige stroomtarieven of aanvalsstanden.
• Het proces wordt gecontroleerd via feedback in een geautomatiseerd gesloten systeem, dat continu zijn eigen prestaties bewaakt en aanpast. Uiteindelijk is het doel om efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren door ervoor te zorgen dat de inspanningen om de brand te blussen altijd voorop lopen.

De conclusie

Het verzamelen van gegevens verandert de brandweerwagen van een machine in een slim systeem dat sensoren, machine learning en real-time analyse gebruikt om kritieke strategische inzichten te bieden. Dit creëert een nieuw niveau van operationele bewustzijn en een systeem voor moderne brandbescherming.

Brandweerlieden kunnen de manier waarop ze branden bestrijden veranderen door gegevens en AI te gebruiken, waardoor ze zowel hun succes kunnen meten als de brandblusmethoden kunnen transformeren.