Ulusal Muhafız, Yangın-Nokta Dronlarını AI ile Güçlendirecek

Yangınlar büyüdükçe ve daha tehlikeli hale geldikçe, çeşitli hükümet ve özel ajanslar yangınları tespit etmek ve potansiyel olarak öngörülebilecek yangınları tespit etmek için AI’ye yöneldi. Ulusal Muhafız, son birkaç yıldır California’da geç yaz ve sonbahar aylarında keşif uçuşları gerçekleştirdi, ancak şimdi bu uçuşları gerçekleştirmek için kullanılan dronlar, belirli bir bölgedeki yangınları otomatik olarak haritalamak amacıyla AI algoritmaları ile güncellendi.

Yangın haritaları oluşturmak, sürekli değişen yangınları zorlu arazilerde takip etmek için veri analizi gerektiren son derece zor bir işlemdir. Hem hava hem de yer gözlemleri yangın haritaları oluşturmak için kullanılır ve yangın haritaları genellikle yalnızca günde bir kez güncellenir. Büyük yangınlar, bu yangın sezonunda bazı yangınların şahit olduğu gibi, tek bir gün içinde 15 mil kadar ilerleyebilir. Yangın izleme ajanslarına, yangın verilerini toplamak ve yangın haritalarını güncellemek için daha hızlı yollar gerekiyor ve dronlar ile AI bu ihtiyaca cevap verebilir.

Yangın haritalama sistemlerinin çoğu, uydu verilerine dayanır ve genellikle iki farklı yangın tespiti yönteminden birini kullanır. Yangınlar, Dünya’nın yüzeyinden gelen ısıyı algılayarak (anormal olarak sıcak alanları algılayarak) veya aerosol emisyonlarını analiz ederek (biyokütle yanarken havaalanına salınan duman parçacıklarını algılayarak) tespit edilir. Potansiyel yangınlar tespit edildikten sonra, yüksek çözünürlüklü görüntüleme sistemleri gibi dronlar kullanılarak potvrilanabilir. Ulusal Muhafız dronlarına takılan kameralar, yangınları 90 feet yukarıdan gösterme能力ine sahiptir.

Ulusal Muhafız, yangınları tespit etmek ve yangın haritaları oluşturmak amacıyla AI algoritmaları ile donatılmış MQ-9 “Reaper” dronlarını kullanıyor. AI algoritmaları, aktif olarak yanmakta olan yangınlar hakkında veri toplamak ve daha büyük yangınlar tarafından başlatılan “nokta yangınları” tespit etmek için kullanılıyor. Proje, 2018 yılında Pentagon tarafından oluşturulan Joint Artificial Intelligence Center (JAIC) tarafından yürütüldü. JAIC yangın haritalama sistemi, geçmiş yangınların havadan görüntüleri ile eğitilen makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor. Algoritma, yalnızca konum verisi ile görüntüleri alabilir ve yangınları tespit edebilir, yangının yanmakta olduğu bölgeleri gösteren bir harita oluşturur. Nokta yangınlarının konumu da işaretlenir.

Diğer ajanslar tarafından kullanılan gün boyu süren yangın haritası oluşturma sürecine kıyasla, JAIC yangın haritalama sistemi çok daha hızlıdır. AI destekli yangın haritalama süreci, yaklaşık her 30 dakikada bir yeni bir yangın haritası oluşturabilir. California Hava Ulusal Muhafızlarına göre, yeni sistemin ürettiği haritalar doğru ve CalFire’dan gelen geri bildirim olumlu. Eğer haritalar güvenilir olduğunu kanıtlamaya devam ederse ve CalFire operasyonlarına başarılı bir şekilde entegre edilebilirse, gelecek yılın yangın sezonunda yangınları tespit etmeye yardımcı olmak için dağıtıma başlanabilir.

Mevcut yangınların sınırlarını haritalamak ötesinde, AI yangın söndürme ekiplerinin yangınların hareketini öngörmelerine yardımcı olabilir. CalFire kendisi, yakın zamanda WildFire Analyst Enterprise adlı bir aracı kullanmaya başladı. Yangın analizi aracı, Technosylva tarafından oluşturuldu ve çeşitli yangın yayılma modellerini birleştirerek çalışır. Bu modeller, geçmiş yangınların özelliklerine (bitki nem içeriği, hava koşulları, uydu görüntüleri gibi) dayanan makine öğrenimi algoritmaları ile güçlendirilir. Model, mevcut bir yangın hakkında veri ile geçmiş yangın verilerini karşılaştırarak, yangının nasıl yayılacağı hakkında öngörülerde bulunur. Yazılım, değişen hava koşulları gibi farklı değişkenlere dayalı simülasyonlar oluşturulmasına da olanak tanır. Araç, CZU Lightning Complex Fire’nin Felton kasabasına doğru ilerleyeceğini doğru bir şekilde öngördü, böylece itfaiye ekipleri erken davranarak birçok yapının kurtarılmasını sağladı.

Güney California’daki itfaiye departmanları, Wifire Lab tarafından geliştirilen FireMap adlı farklı bir yangın izleme ve öngörü sistemi kullanıyor. FireMap, yangınların nereye yayılacağını öngörülebilmek için, hava ve yer verisi, iklim koşulları, rüzgar koşulları, bitki nem içeriği ve daha fazlasını kullanıyor.

AI destekli yangın tespiti ve öngörü platformlarının yaratılmasıyla, dronlar giderek daha önemli hale gelecek. Uydu sistemleri son derece faydalı, ancak topladıkları veri türleri ve hacimleri konusunda sınırlamalara sahipler. Veri toplamak için kullanılan iki tür uydu vardır: kutup yörüngeli uydular ve eşzamanlı uydular. Kutup yörüngeli uydular, yüksek çözünürlüklü görüntüler alabilir, ancak bu görüntüler yalnızca günde iki kez alınır. Eşzamanlı uyduların aldığı görüntüler ise genellikle 5 dakikada bir alınır. Ancak, eşzamanlı uyduların Dünya’nın yüzeyinden yaklaşık 22.000 mil uzakta uçması gerekir, böylece Dünya’nın yörüngesiyle senkronize kalabilirler. Sonuç olarak, bu görüntüler, kutup yörüngeli uydulardan alınan görüntülere kıyasla çok daha az ayrıntı içerir. Dronlar, bu veri boşluklarını doldurmak için daha sürekli ve ayrıntılı görüntüler sağlayabilir.