人工智能可以帮助更快地发现和扑灭野火

在加利福尼亚州等地，野火季节变得越来越长，越来越激烈，主要是由于气候变化。为了应对野火日益增长的威胁，根据CNN报道，各种初创公司已经开发了人工智能工具，以帮助发现野火。

早期发现野火的重要性不言而喻。发现野火的时间越早，控制和扑灭野火的速度就越快，造成的损害就越小。幸运的是，像Descartes Labs这样的公司开发的AI工具似乎比消防员或平民更擅长发现野火。Descartes Labs是一家位于圣菲的公司。

Descartes Labs的火灾检测工具每两分钟从政府气象卫星采集一次图像，并比较图像以发现差异。如果一个地区的热信号有任何差异，可能表明存在野火。

当前的野火检测方法主要依赖于飞机或瞭望塔的发现，但利用人工智能和卫星的系统可以比这些方法更快地检测到野火。新墨西哥州林业局已经表示，AI工具确实帮助该州更快地发现了野火。该工具还为第一响应者提供了描述，以帮助缩小火灾的位置，这在烟雾或夜间的山脉上可能很难做到。

Descartes并不是唯一一家尝试使用人工智能检测森林火灾的公司。诺斯罗普·格鲁曼最近与加利福尼亚州签订了一份合同，设计野火分析工具，初创公司Technosylva也投资于开发野火预测方法。

尚不清楚这些公司设计的技术是否会由于对可能的火灾的敏感性增加而增加虚假报警的风险。然而，很明显，Descartes设计的AI工具确实可以比当前的火灾检测方法更早地发现森林火灾。例如，Descartes表示，他们的检测系统能够在金卡德火灾开始后不久就向洛杉矶时报提供了火灾的坐标。根据CNN报道，华盛顿大学的野火专家和研究人员Ernesto Alvarado表示，任何能够在火灾开始后30分钟内检测到火灾的系统都是相当令人印象深刻的。

Descartes正在探索其他使用人工智能和数据来帮助检测和跟踪火灾的方法。例如，该公司正在设计数字高程模型，以描述可能阻碍灭火工作的陡峭斜坡。Descartes通过使用一系列算法来实现这一点，每个算法都对地图上的火灾位置进行投票，并达成一致。

虽然Descartes和其他公司开发的工具可能在更快地检测火灾方面有效，但将消防队伍派遣到现场是一个单独的挑战，除非解决这个问题，否则火灾检测算法可能不会像理论上那样有效。例如，即使Descartes的工具标记出潜在的火灾，火灾也必须转发给正确的当局，例如可以验证火灾存在的现场办公室。然后，通知必须发送给该地区的消防部门，他们必须评估如何应对火灾。这些后勤挑战可能会限制火灾检测系统的有效性，但即使如此，当谈到检测火灾时，早期发现总是更好。存在火灾之后，通知必须发送给该地区的消防部门，他们必须评估如何应对火灾。这些后勤挑战可能会限制火灾检测系统的有效性，但即使如此，当谈到检测火灾时，早期发现总是更好。