Как искусственный интеллект произведет революцию в противопожарной защите

Количество и интенсивность лесных пожаров растут, и они причиняют все больший ущерб. В первой половине прошлого года ущерб в США достиг 101 миллиарда долларов, включая потерю электростанций, больниц, систем связи и водоснабжения. 

У нас достаточно обученных пожарных, но имеющихся технологий просто недостаточно для борьбы с тем уровнем опасности, который мы наблюдаем сегодня во время пожаров. 

Проблема

Масштабы пожаров и площадь выгоревшей территории поражают воображение. Центр благотворительности в случае стихийных бедствий В сообщении говорится, что «по состоянию на 21 августа 2025 года в США в этом году сгорело более 3 997 080 акров земли в результате 44 470 пожаров».

Эти пожары являются частью более широкой тенденции, в рамках которой мы наблюдаем повышенный риск возникновения пожаров и связанных с ними потерь. Изменение характера пожаров создает серьезные проблемы для климата, наших зданий и дорог, общественного здравоохранения и нашей экономики. 

Удивительно, но, несмотря на возросший риск для личной безопасности и экономики, инструменты, которые мы используем для борьбы с ними, не менялись более пятидесяти лет.

Операции по тушению пожаров: вводный курс

Операции по тушению пожаров сложны и требуют участия нескольких уровней. Первый: пожарный на передовой – а их может быть несколько – использующий шланги и насадки для распределения воды. Батальон состоит из группы пожарных машин, которой руководит начальник батальона, распределяющий ресурсы. Последний уровень – это главный центр управления, который может направить несколько батальонов для борьбы с пожаром и даже запросить поддержку пожарной авиации при необходимости.

Однако операторы насосов по-прежнему регулируют давление воды вручную, а форсунки продолжают распределять воду неравномерно. Это приводит к растрате воды, усталости, снижению эффективности тушения пожара и повышению риска травм из-за непостоянных скачков давления воды.

Кроме того, этот устаревший метод не дает никаких данных, оставляя начальников пожарных служб в неведении относительно того, насколько хорошо работают их команды и эффективны ли их усилия по тушению пожаров.

Ручное тушение пожаров и связанные с ним сложности.

Существующие модели пожаротушения имеют существенные ограничения, поскольку они основаны на ручных расчетах в условиях высокого давления: пожарные не располагают информацией об идеальных скоростях потока воды; а командный состав распределяет ресурсы без реального анализа поведения пожара или уровня водоснабжения. Без инструментов прогнозирования становится значительно сложнее противостоять новым угрозам. 

Недостающее звено – это только аппаратная часть.

Исторически сложилось так, что при разработке противопожарного оборудования основное внимание уделялось его механике и принципу работы, а не его «интеллектуальности». В результате операторам насосов приходилось вручную регулировать давление, одновременно контролируя показания манометров в критических ситуациях. Без понимания расхода воды и характеристик сопел пожарным приходится самостоятельно, стоя перед бушующим пожаром, разбираться в сложных гидродинамических процессах.

Усовершенствованная модель: Прогнозирующий, взаимосвязанный, автономный

Данные играют решающую роль, особенно когда речь идет о тушении пожаров; они предоставляют ключевые сведения о расходе и давлении воды в каждой пожарной машине; уровне доступной воды; используемых шлангах; и эффективности применения воды. Хотя эти данные полезны для командиров батальонов в сложных ситуациях, их уже недостаточно. 

Enter предписывающая аналитикаОни используются в картах распространения горючих материалов, ГИС и метеорологических приложениях и могут предоставлять важную информацию заранее, например, предупреждать пожарных о том, что вода закончится; предупредить о вероятности отказа оборудования; и дать оценку возможного распространения огня на основе текущих стратегий. Пожарные службы могут подготовиться заранее, а не просто реагировать на чрезвычайные ситуации.

В будущем предписывающая аналитика будет предлагать способы эффективного использования ресурсов. Обучение с подкреплением поможет системам определить оптимальное расположение каждой пожарной машины, рассчитать необходимые скорости потока и найти самый быстрый способ тушения пожара с минимальным расходом воды. Основываясь на исторических данных, мы считаем, что предписывающая аналитика может сократить потребление воды на 50 процентов и удвоить эффективность мер по тушению пожаров. 

Изменение подхода к реагированию на пожары: прогнозирование, развертывание сил, тушение.

Традиционного противопожарного оборудования уже недостаточно. Данные меняют всё, и необходим новый подход к тушению пожаров. прогнозировать, развертывать, подавлять – это изменит наш подход к борьбе с пожарами. 

Прогноз: от реактивного к проактивному подходу.

На этом этапе реагирование на пожар меняется: вместо реагирования на чрезвычайную ситуацию мы переходим к заблаговременной подготовке. Используя информацию из взаимосвязанных систем, мы переходим от простого анализа прошлых данных к получению информации в режиме реального времени.

• Интеллектуальные модели искусственного интеллекта изучают изменения давления и потоки жидкостей в гидравлических системах двигателя. Это заменяет «мысленные вычисления», которые сейчас выполняют операторы насосов, точными расчетами, основанными на физических принципах. 

• Прогнозирование использования ресурсов помогает предсказать, когда в двигателе закончится вода. Анализируя скорость расхода воды, командиры могут заранее знать, когда им потребуется найти дополнительные источники воды – до того, как бак опустеет. 
• Алгоритмы прогнозирующего технического обслуживания помогают выявлять проблемы с оборудованием, такие как повреждение уплотнения насоса или клапана, за несколько недель до того, как они приведут к поломке во время тушения пожара. Это помогает спасателям избегать скрытых проблем, которые часто ослабляют устаревшие системы.

Развертывание: Немедленный ответ

На этапе «развертывания» используются данные, собранные на этапе «прогнозирования», для организации немедленного реагирования. Он служит главным центром управления на месте пожара, объединяя подразделения, которые ранее работали изолированно.  

• Динамическое распределение ресурсов означает, что такие компоненты, как расход воды, давление и сопло, изменяются в режиме реального времени в соответствии с ожидаемыми параметрами во время пожара. Когда пожар разрастается, система может предложить или автоматически изменить давление, чтобы обеспечить необходимую силу для его тушения.
• Уровень поддержки принятия решений значительно снижает умственные усилия, необходимые для ручных вычислений. В быстро меняющихся ситуациях он отвечает на вопрос: «Где следующий двигатель будет наиболее необходим?» 
• Адаптивное управление учитывает новую информацию и позволяет системе быстро корректировать свои действия. При изменении направления ветра или отключении пожарного рукава стратегия меняется в режиме реального времени для обеспечения безопасности и эффективности.

Подавляет: Точность удара

Информация, собранная на этапах «прогнозирования» и «реагирования», позволяет быстро и эффективно решать проблемы, используя при этом минимальное количество ресурсов. 

• Улучшенная подача воды: это меняет традиционный подход «окружить и затопить», который приводит к потерям и ненужным повреждениям, на подачу необходимого количества воды и давления для тушения пожара.  
• Обратная связь в режиме реального времени: датчики оценивают эффективность усилий по тушению пожара в зависимости от изменений температуры и прочности линии огня. Система обратной связи корректирует действия и предлагает альтернативные варианты текущих скоростей потока или углов атаки. 
• Процесс контролируется посредством обратной связи в рамках автоматизированной системы с замкнутым контуром, которая постоянно отслеживает собственную производительность и соответствующим образом корректирует свои действия. В конечном итоге, цель состоит в повышении эффективности и точности за счет обеспечения того, чтобы усилия по тушению пожара всегда опережали его. 

Резюме   

Сбор данных превращает пожарную машину из простого механизма в интеллектуальную систему, использующую датчики, машинное обучение и анализ в реальном времени для получения критически важных стратегических выводов. Это выводит оперативное понимание ситуации на новый уровень и создает систему современной противопожарной защиты. 

Использование данных и искусственного интеллекта позволяет пожарным изменить подход к тушению пожаров, что дает им возможность как оценивать эффективность своей работы, так и совершенствовать методы пожаротушения.