Как ИИ революционизирует защиту от пожаров

Лесные пожары становятся всё более частыми и интенсивными, и они причиняют всё больше ущерба. В первом полугодии прошлого года ущерб в США составил 101 миллиард долларов, включая потерю электростанций, больниц, систем связи и водоснабжения.

У нас достаточно обученных пожарных, но текущая технология просто не достаточно эффективна, чтобы справиться с уровнем опасности, который мы видим в сегодняшних пожарах.

Проблема

Количество пожаров и площадь выгоревшей территории просто ошеломляет.Центр филантропии в области катастроф говорит, что «по состоянию на 21 августа 2025 года, более 3 997 080 акров были сожжены в США в этом году, в 44 470 пожарах».

Эти пожары являются частью более широкой тенденции, когда мы видим повышенный риск пожаров и потерь. Изменение закономерностей пожаров вызывает серьезные проблемы для климата, наших зданий и дорог, общественного здравоохранения и нашей экономики.

Удивительно, но несмотря на повышенный риск для личной безопасности и экономики, инструменты, которые мы используем для борьбы с пожарами, не изменились более чем за пятьдесят лет.

Операции по тушению пожаров: введение

Операции по тушению пожаров являются сложными и требуют участия нескольких уровней. Первый – это пожарный на передовой, который использует шланги и насосы для распределения воды. Батальон состоит из группы двигателей, который контролируется начальником батальона, который распределяет ресурсы. Последний уровень – это главный центр управления, который может направить несколько батальонов для тушения пожара и даже запросить поддержку от самолетов для тушения пожаров, когда это необходимо.

Однако операторы насосов все еще определяют давление воды вручную, а насосы продолжают распределять воду неравномерно. Это приводит к потере воды, усталости, снижению эффективности тушения пожара и повышению риска травм из-за неравномерного давления воды.

Кроме того, этот устаревший метод не производит никаких данных, оставляя начальников пожарной охраны в неведении о том, как хорошо их команды работают и эффективны ли их усилия по тушению пожаров.

Ручное тушение пожаров и его проблемы

Существуют значительные ограничения текущих моделей тушения пожаров, поскольку они полагаются на ручные расчеты в высокопрессовых ситуациях: пожарные не имеют информации об оптимальных скоростях потока; и командный персонал распределяет ресурсы без реального анализа поведения пожара или уровня воды. Без прогностических инструментов становится экспоненциально более трудным справиться с новыми угрозами.

Отсутствующая связь с помощью только оборудования

Фокус на оборудовании для тушения пожаров исторически был направлен на механику и то, как оно работает, а не на то, насколько «умным» оно было. Следовательно, операторы насосов должны были менять давление вручную, одновременно контролируя манометры в критических ситуациях. Без информации о скоростях потока и производительности насоса пожарные остаются вынужденными рассчитывать сложные гидродинамические процессы в своей голове, стоя перед горящим пожаром.

Улучшенная модель: прогностическая, связанная, автономная

Данные являются ключом, особенно когда речь идет о тушении пожаров; они предоставляют важную информацию о каждом двигателе, скорости потока воды и давлении; доступных уровнях воды; используемых шлангах; и эффективности применения воды. Хотя эти данные полезны для начальников батальонов в сложных ситуациях, они больше не достаточно.

Вступают прескриптивные аналитики. Они используются в топографических картах, системах GIS и погодных приложениях и могут предоставить критически важные сведения заранее, такие как предупреждение пожарных о том, что вода закончится; если оборудование, скорее всего, выйдет из строя; и оценки того, как пожар может распространиться на основе текущих стратегий. Пожарные департаменты могут подготовиться заранее, а не просто реагировать на чрезвычайные ситуации.

В будущем прескриптивные аналитики предложат способы эффективного использования ресурсов. Обучение с подкреплением поможет системам определить лучшие позиции для каждого двигателя, определить правильные скорости потока и найти самый быстрый способ потушить пожар, используя наименьшее количество воды. На основе исторических данных мы считаем, что прескриптивные аналитики могут сократить использование воды на 50% и удвоить эффективность тушения пожаров.

Изменение того, как мы реагируем на пожары: прогноз, развертывание, тушение

Традиционное оборудование для тушения пожаров просто не достаточно больше. Данные меняют все, и новый подход к тушению пожаров – прогноз, развертывание, тушение – изменит то, как мы боремся с пожарами.

Прогноз: от реактивного к проактивному

Этот этап меняет реакцию на пожар от реакции на чрезвычайную ситуацию к подготовке к ней заранее. Используя информацию из связанных систем, мы переходим от простого анализа прошлых данных к получению информации в реальном времени.

• Умные модели ИИ изучают изменения давления и потока жидкостей в гидравлических системах двигателя. Это заменяет «ментальные расчеты», которые операторы насосов делают сейчас, на точные, основанные на физике расчеты.

• Прогноз ресурсов помогает предсказать, когда двигатель закончится воды. Анализируя, как быстро используется вода, командиры могут знать заранее, когда им нужно найти дополнительные источники воды – до того, как бак опустеет.
• Алгоритмы прогностического обслуживания помогают выявить проблемы с оборудованием, такие как сломанный уплотнитель насоса или клапан, за недели до того, как они приведут к поломке во время реагирования на пожар. Это помогает реагировать на скрытые проблемы, которые часто ослабляют устаревшие системы.

Развертывание: немедленная реакция

Фаза «развертывания» использует собранные данные для создания немедленной реакции. Это служит основным центром управления на месте пожара, объединяя части, которые исторически работали в отдельных отсеках.

• Динамическое распределение ресурсов означает, что компоненты, такие как поток воды, давление и насос, изменяются в реальном времени, чтобы соответствовать тому, что ожидается во время пожара. Когда пожар растет, система может предложить или автоматически изменить давление, чтобы обеспечить необходимую силу для тушения его.
• Слой поддержки принятия решений снижает значительные умственные усилия, необходимые для ручных расчетов. В быстро меняющихся ситуациях он решает вопрос: «Где следующий двигатель наиболее необходим?»
• Адаптивный контроль включает новую информацию и позволяет системе быстро адаптироваться. Когда ветер меняется или когда шланг отключен, стратегия меняется в реальном времени, чтобы поддерживать безопасность и эффективность.

Тушение: точное воздействие

Собранная информация во время фаз «прогноза» и «развертывания» объединяется, чтобы быстро и эффективно потушить пожар, используя наименьшее количество ресурсов.

• Улучшенная доставка: это меняет традиционный подход «окружить и утопить», который генерирует отходы и причиняет ненужный ущерб, на предоставление необходимого количества воды и давления для тушения пожара.
• Реальное обратная связь: датчики измеряют эффективность усилий по тушению пожара относительно изменений температуры и силы пожара. Система обратной связи корректирует и предлагает альтернативы текущим скоростям потока или углам атаки.
• Процесс контролируется с помощью обратной связи в автоматической замкнутой системе, которая непрерывно контролирует свою производительность и корректирует ее соответственно. В конечном итоге, цель состоит в том, чтобы улучшить эффективность и точность, обеспечивая, чтобы усилия по тушению пожара всегда были впереди него.

Итог

Сбор данных превращает пожарный двигатель из машины в умную систему, которая использует датчики, машинное обучение и анализ в реальном времени, чтобы предоставить критически важные стратегические сведения. Это устанавливает новый уровень оперативной осведомленности и систему современной защиты от пожаров.

Пожарные могут изменить то, как они борются с пожарами, используя данные и ИИ, что позволяет им измерить свой успех и изменить методы тушения пожаров.