Як штучний інтелект революціонізує захист від пожеж

Лісові пожежі зростають за кількістю та інтенсивністю, і вони завдають більших збитків. У першій половині минулого року збитки в США зросли до 101 мільярда доларів, включаючи втрату електростанцій, лікарень, систем зв’язку та водопостачання.

У нас достатня кількість підготовлених пожежників, але сучасна технологія просто не достатня для боротьби з рівнями небезпеки, які ми бачимо у сучасних пожежах.

Проблема

Кількість пожеж і площа, яка згоріла, є приголомшливою. Центр філантропії у сфері катастроф каже, що “станом на 21 серпня 2025 року в США цього року згоріло понад 3 997 080 акрів у 44 470 пожежах”.

Ці пожежі є частиною ширшої тенденції, коли ми бачимо підвищений ризик пожежі – і втрат. Зміна моделей пожеж викликає серйозні проблеми для клімату, наших будівель і доріг, громадського здоров’я та нашої економіки.

Шокуюче, але попри підвищений ризик для особистої безпеки та економіки, інструменти, які ми використовуємо для боротьби з ними, не змінилися понад п’ятдесят років.

Пожежна операція: Підручник

Пожежна операція є складною і вимагає участі кількох рівнів. Перший: пожежник на передовій лінії – і їх може бути кілька – використовує шланги і насадки для розподілу води. Батальйон складається з групи двигунів, яким керує начальник батальйону, який розподіляє ресурси. Останній рівень – головний контрольний центр, який може направити кілька батальйонів для боротьби з пожежею і навіть звернутися за підтримкою до літаків для гасіння пожежі, якщо це необхідно.

Однак оператори насосів все ще визначають тиск води вручну, а насадки продовжують розподіляти нерівномірний потік води. Це означає марнування води, втому, зниження ефективності гасіння пожежі та підвищений ризик травми через неконсистентний тиск води.

Крім того, цей застарілий метод не дає жодних даних, залишаючи керівників пожежної служби в невіданні про те, як добре їхні команди працюють і чи ефективні їхні зусилля з гасіння пожежі.

Ручне гасіння пожежі та його проблеми

Існують суттєві обмеження сучасних моделей гасіння пожеж, оскільки вони залежать від ручних розрахунків у високотискових ситуаціях: пожежники не мають інформації про оптимальні швидкості потоку; а команди розподіляють ресурси без справжнього аналізу поведінки пожежі або рівня води. Без прогнозних інструментів значно важче впоратися з новими загрозами.

Відсутня ланка з апаратним забезпеченням

Акцент на апаратному забезпеченні для гасіння пожежі історично був зосереджений на механіці та тому, як воно працює, а не на тому, наскільки “розумним” воно було. В результаті оператори насосів мали змінювати тиск вручну, одночасно контролюючи манометри в критичних ситуаціях. Без інформації про швидкість потоку та продуктивність насадки пожежники залишаються розібратися з складними гідравлічними розрахунками в голові, стоячи перед пожежею.

Покращена модель: прогнозна, підключена, автономна

Дані є королями, особливо коли мова йде про гасіння пожеж; вони пропонують ключові подробиці про кожен двигун води, тиск; наявні рівні води; які шланги використовуються; і ефективність застосування води. Хоча ці дані корисні для начальників батальйонів у складних ситуаціях, цього вже недостатньо.

Вступає прескриптивний аналіз. Він використовується у картографуванні палива, геоінформаційних системах та погодних додатках і може пропонувати критичні висновки заздалегідь, наприклад, попереджаючи пожежників, що вода скоро закінчиться; якщо обладнання, ймовірно, вийде з ладу; і пропонуючи оцінки того, як пожежа може пошириться залежно від поточної стратегії. Пожежні відділи можуть підготуватися заздалегідь, а не просто реагувати на надзвичайні ситуації.

У майбутньому прескриптивний аналіз пропонуватиме способи ефективного використання ресурсів. Алгоритми підкріплення допоможуть системам визначити найкращі позиції для кожного двигуна, визначити правильні швидкості потоку та знайти найшвидший спосіб гасіння пожежі, використовуючи найменшу кількість води. На основі історичних даних ми вважаємо, що прескриптивний аналіз може зменшити використання води на 50% і подвоїти ефективність зусиль з гасіння пожежі.

Зміна того, як ми реагуємо на пожежі: прогноз, розгортання, гасіння

Традиційне обладнання для гасіння пожеж не достатньо більше. Дані змінюють все, і новий підхід до гасіння пожеж – прогноз, розгортання, гасіння – перетворить те, як ми боремося з пожежами.

Прогноз: Від реактивного до проактивного

Цей етап змінює реакцію на пожежу з реакції на надзвичайну ситуацію до підготовки до неї заздалегідь. Використовуючи інформацію з підключених систем, ми переходимо від простого аналізу минулих даних до отримання реальних висновків.

• Розумні моделі штучного інтелекту вивчають зміни тиску та потоку рідини в гідравлічних системах двигуна. Це замінює “ментальне математичне моделювання”, яке оператори насосів роблять зараз, на точні, фізично обґрунтовані розрахунки.

• Прогнозування ресурсів допомагає передбачити, коли двигун вийде з води. Оглядаючи, як швидко вода використовується, команди можуть знати заздалегідь, коли їм потрібно знайти додаткові джерела води – до того, як бак спорожніє.
• Алгоритми прогнозного обслуговування допомагають визначити проблеми з обладнанням, наприклад, пошкоджену упаковку насоса або клапан, за кілька тижнів до того, як вони призведуть до виходу з ладу під час реакції на пожежу. Це допомагає рятувальникам уникнути прихованих проблем, які часто ослаблюють традиційні системи.

Розгортання: Негайна реакція

Фаза “розгортання” використовує дані, зібрані в фазі “прогноз”, для створення негайної реакції. Це служить головним контрольним центром на місці пожежі, об’єднуючи частини, які історично працювали в окремих сілах.

• Динамічне розподілення ресурсів означає, що компоненти, такі як потік води, тиск і насадка, змінюються в реальному часі, щоб відповідати тому, що очікується під час пожежі. Коли пожежа зростає, система може запропонувати або автоматично змінити тиск, щоб забезпечити необхідну силу для гасіння.
• Шар підтримки рішень знижує значні розумові зусилля, необхідні для ручних розрахунків. У швидко змінюваних ситуаціях він відповідає на питання: “Де наступний двигун найбільш потрібен?”
• Адаптивний контроль включає нову інформацію та дозволяє системі швидко пристосуватися. Коли вітер змінюється або коли шланг вимикається, стратегія змінюється в реальному часі, щоб підтримувати безпеку та ефективність.

Гасіння: Вплив точності

Інформація, зібрана під час фаз “прогноз” і “розгортання”, об’єднується для швидкого та ефективного гасіння пожежі, використовуючи мінімум ресурсів.

• Покращене доставлення: це змінює традиційний підхід “оточити та потопити”, який генерує відходи та завдає зайвих збитків, на надання необхідної кількості води та тиску для гасіння пожежі.
• Реальне зворотне зв’язок: датчики вимірюють успіх зусиль з гасіння пожежі щодо змін температури та сили пожежі. Система зворотного зв’язку регулюється та пропонує альтернативи поточним швидкостям потоку або кутам атаки.
• Процес контролюється за допомогою зворотного зв’язку в автоматичній закритій системі, яка постійно контролює свою власну продуктивність та регулюється відповідно. Оstateчно, мета полягає в тому, щоб поліпшити ефективність та точність, забезпечуючи, щоб зусилля з гасіння пожежі завжди були попереду неї.

Основне

Збір даних перетворює пожежний двигун з машини на розумну систему, яка використовує сенсори, машинне навчання та аналіз в реальному часі для надання критичних стратегічних висновків. Це створює новий рівень оперативної осведомленості та систему сучасного захисту від пожеж.

Пожежники можуть змінити свій підхід до гасіння пожеж, використовуючи дані та штучний інтелект, що дозволяє їм як вимірювати свій успіх, так і перетворювати методи гасіння пожеж.