AI สามารถช่วยให้สามารถจับตามองและต่อสู้กับไฟป่าได้เร็วขึ้น

ในรัฐ เช่น แคลิฟอร์เนีย ฤดูไฟป่าได้กลายเป็นยาวนานและรุนแรงมากขึ้น ซึ่งได้รับแรงผลักดันจากสภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนแปลง ในการตอบสนองต่อภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้นจากไฟป่า ตาม CNN สตาร์ทอัพต่างๆ ได้สร้างเครื่องมือ AI ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยในการตรวจจับไฟป่า

อาจดูเหมือนเป็นเรื่องง่าย แตการตรวจจับไฟป่าเร็วเป็นสิ่งสำคัญสำหรับไฟป่า ไฟที่ถูกตรวจจับเร็วสามารถควบคุมได้เร็วและจะก่อให้เกิดความเสียหายน้อยกว่า ดีนั้น เครื่องมือ AI ที่ออกแบบโดยบริษัท เช่น Descartes Labs ซึ่งตั้งอยู่ที่ Sante Fe ดูเหมือนจะสามารถตรวจจับไฟป่าได้ดีกว่าผู้ดับเพลิงหรือพลเรือน

เครื่องมือตรวจจับไฟจาก Descartes Labs ตัวอย่างภาพจากดาวเทียมสภาพภูมิอากาศของรัฐบาลทุกๆ 2 นาที โดยการเปรียบเทียบภาพสำหรับความแตกต่าง หากมีความแตกต่างใน信号ความร้อนในพื้นที่ อาจบ่งบอกถึงการมีอยู่ของไฟป่า

วิธีการตรวจจับไฟป่าที่ใช้กันในปัจจุบันขึ้นอยู่กับการสังเกตุไฟด้วยเครื่องบินหรือหอชมไฟ แต่ระบบที่ใช้ AI และดาวเทียมสามารถตรวจจับไฟป่าได้เร็วกว่าวิธีการเหล่านี้ กรมป่าไม้แห่งรัฐนิวเม็กซิโกได้ระบุว่าเครื่องมือ AI ได้ช่วยให้รัฐสามารถระบุไฟป่าได้เร็วกว่าที่เคย

เครื่องมือนี้ยังให้ข้อมูลที่สามารถช่วยให้ผู้ตอบสนองเร่งด่วนสามารถระบุพื้นที่ที่ไฟป่าเกิดขึ้นได้ ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่ยากเมื่อมีควันมากหรืออยู่เหนือพื้นที่ภูเขาในเวลากลางคืน

Descartes ไม่ใช่บริษัทเดียวที่พยายามใช้ AI เพื่อตรวจจับไฟป่า Northrop Grumman ได้เริ่มสัญญากับรัฐแคลิฟอร์เนียเพื่อออกแบบเครื่องมือวิเคราะห์ไฟป่า และสตาร์ทอัพ Technosylva ได้ลงทุนในการสร้างวิธีการคาดการณ์ไฟป่า

ยังไม่ชัดเจนว่าเทคโนโลยีที่ออกแบบโดยบริษัทเหล่านี้อาจเพิ่มความเสี่ยงของการเตือนภัยเท็จเนื่องจากความไวต่อไฟที่อาจเกิดขึ้น แต่สิ่งที่ชัดเจนคือเครื่องมือ AI ที่ออกแบบโดย Descartes สามารถตรวจจับไฟป่าได้เร็วกว่าวิธีการตรวจจับไฟที่ดีที่สุดในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น Descartes ระบุว่าระบบตรวจจับของพวกเขาสามารถแจ้งให้ Los Angeles Times ทราบถึงพิกัดของไฟ Kincade ไม่นานหลังจากที่ไฟเริ่มขึ้น Descartes ระบุว่าเวลาที่เร็วที่สุดในการตรวจจับของพวกเขาคือ 9 นาทีหลังจากการเริ่มต้นของไฟ ตามที่ CNN รายงาน Ernesto Alvarado ผู้เชี่ยวชาญด้านไฟป่าและนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอชิงตัน ระบุว่าระบบใดๆ ที่สามารถตรวจจับไฟได้ภายใน 30 นาทีหลังจากการเริ่มต้นของไฟนั้นเป็นเรื่องที่น่าประทับใจ

Descartes เริ่มสำรวจวิธีการอื่นๆ ในการใช้ AI และข้อมูลเพื่อช่วยในการตรวจจับและติดตามไฟ ตัวอย่างเช่น บริษัทกำลังออกแบบแบบจำลองระดับความสูงดิจิทัลที่สามารถอธิบายความชันของพื้นที่ที่อาจขัดขวางความพยายามในการดับเพลิง Descartes กำลังทำสิ่งนี้โดยใช้อัลกอริทึมที่แตกต่างกันซึ่งลงคะแนนเสียงในตำแหน่งของไฟบนแผนที่และมาถึงข้อตกลง

ในขณะที่เครื่องมือที่พัฒนาโดย Descartes และคนอื่นๆ อาจมีประสิทธิภาพในการทำให้สามารถตรวจจับไฟได้เร็วขึ้น การนำทีมตอบสนองเร่งด่วนเข้าสู่ตำแหน่งเป็นเรื่องที่ท้าทาย และหากปัญหานี้ไม่ได้รับการแก้ไข อัลกอริทึมการตรวจจับไฟอาจไม่ได้ผลดีเท่าที่เป็นไปได้ตามทฤษฎี ตัวอย่างเช่น แม้ว่าเครื่องมือของ Descartes จะระบุไฟที่อาจเกิดขึ้น ไฟก็ต้องถูกส่งต่อไปยังหน่วยงานที่ถูกต้อง เช่น สำนักงานภาคสนามที่สามารถยืนยันการมีอยู่ของไฟ หลังจากนั้น การแจ้งเตือนจะต้องถูกส่งไปยังหน่วยดับเพลิงในพื้นที่ที่จะต้องประเมินวิธีการตอบสนองต่อไฟที่ดีที่สุด ความท้าทายด้านลอจิสติกส์เหล่านี้อาจกำหนดข้อจำกัดเกี่ยวกับประสิทธิผลของระบบตรวจจับไฟ แต่ถึงแม้จะอย่างนั้น เมื่อพูดถึงการตรวจจับไฟ การตรวจจับเร็วเป็นสิ่งสำคัญเสมอ