Искусственный интеллект может помочь обнаруживать лесные пожары быстрее и легче их тушить

В штатах, таких как Калифорния, сезон лесных пожаров стал длиннее и более интенсивным, что в основном вызвано изменением климата. В ответ на растущую угрозу от лесных пожаров, согласно CNN, различные стартапы создали инструменты на основе искусственного интеллекта, предназначенные для помощи в обнаружении лесных пожаров.

Кажется очевидным, но раннее обнаружение важно для лесных пожаров. Чем раньше пожар будет обнаружен, тем быстрее он может быть локализован и тем меньше ущерба он нанесет. К счастью, инструменты, разработанные компаниями như Descartes Labs, базирующейся в Санта-Фе,似乎 более эффективны в обнаружении лесных пожаров, чем пожарные или гражданские лица.

Инструмент обнаружения пожаров от Descartes Labs выборочно анализирует изображения с правительственных метеорологических спутников каждые две минуты, сравнивая их для обнаружения различий. Если есть какие-либо различия в тепловых сигналах в регионе, это может потенциально указывать на присутствие лесного пожара.

Текущие методы обнаружения лесных пожаров в основном полагаются на обнаружение пожаров с помощью самолетов или наблюдательных башен, но система, использующая искусственный интеллект и спутники, может обнаруживать лесные пожары намного быстрее, чем эти методы. Бюро лесного хозяйства штата Нью-Мексико заявило, что инструмент на основе искусственного интеллекта определенно помог штату обнаруживать лесные пожары намного быстрее, чем раньше. Инструмент также предоставляет первым респондентам описания, которые могут помочь сузить местоположение пожара, что может быть трудно определить, когда есть много дыма или гористая местность ночью.

Descartes не является единственной компанией, которая попыталась использовать искусственный интеллект для обнаружения лесных пожаров. Northrop Grumman (NOC ) недавно заключил контракт со штатом Калифорния на разработку инструментов анализа лесных пожаров, а стартап Technosylva также инвестировал в создание методов прогнозирования лесных пожаров.

Еще неясно, могут ли технологии, разработанные этими компаниями, увеличить риск ложных тревог в результате повышенной чувствительности к возможным пожарам. Однако то, что ясно, заключается в том, что инструменты на основе искусственного интеллекта, разработанные Descartes, действительно могут обнаруживать лесные пожары намного раньше, чем даже некоторые из лучших существующих методов обнаружения пожаров. Например, Descartes заявляет, что их системы обнаружения смогли предупредить Los Angeles Times о координатах пожара Kincade вскоре после его начала. Descartes заявляет, что пока их самое быстрое время обнаружения составляет девять минут после воспламенения пожара. Согласно CNN, Эрнесто Альварадо, эксперт по лесным пожарам и исследователь Университета Вашингтона, любая система, способная обнаружить пожар менее чем за 30 минут после воспламенения, довольно впечатляет.

Descartes начинает исследовать другие методы использования искусственного интеллекта и данных для помощи в обнаружении и отслеживании пожаров. Например, компания разрабатывает цифровые модели рельефа, которые могут описать крутые склоны, которые могут препятствовать усилиям по тушению пожаров. Descartes достигает этого, используя различные алгоритмы, которые каждый голосует за положение пожара на карте и приходят к консенсусу.

Хотя инструменты, разработанные Descartes и другими, могут оказаться эффективными для более быстрого обнаружения пожаров, задача заключается в том, чтобы доставить команды пожарных в нужное место, и если эта проблема не будет решена, алгоритмы обнаружения пожаров могут не быть так эффективны, как теоретически возможно. Например, даже после того, как потенциальный пожар был помечен инструментами Descartes, пожар должен быть передан в соответствующие органы, такие как полевое бюро, которое может подтвердить существование пожара. После этого уведомление должно быть отправлено в пожарные департаменты в области, которые должны оценить лучший способ реагировать на пожар. Эти логистические проблемы могут налагать ограничения на то, насколько эффективными могут быть системы обнаружения пожаров, но даже так, когда речь идет об обнаружении пожаров, раньше всегда лучше.