Искусственный интеллект против лесных пожаров
Лесные пожары, вызванные изменением климата, прокатились этим летом по всей планете, уничтожив города и селения, истощив силы пожарных, заставив в очередной раз задуматься о новых решениях этой проблемы.
Греция, Турция, Сирия, Хорватия, Франция, Канада, Португалия, Чили, США, Алжир, Тунис, Италия – все это география лесных пожаров прошедшего лета.
Наиболее разрушительный масштаб они приобрели на Гавайях, особенно на острове Мауи, унеся жизни 139 человек. Только пожар в городе Лахайне уничтожил более 2200 зданий, нанес ущерб, оцененный примерно в 5,52 миллиарда долларов. Правительству пришлось принимать ряд срочных мер, в том числе развертывать национальную гвардию.
Лесные пожары на острове Мауи. Фото NASA Earth Observatory
Статья в последнем номере TechlifeNews от 30.09.2023 рассказывает о возможности применения искусственного интеллекта для обнаружения и прогнозирования развития природных пожаров.
Фото с TechlifeNews.com
Пожарные, технологические компании и стартаперы привлекают на службу искусственный интеллект.
Главное противопожарное агентство Калифорнии этим летом начало тестировать систему искусственного интеллекта, которая отслеживает обстановку с пожарами с более чем 1000 камер, установленных на горных вершинах, и теперь распространяет ее по всему штату.
Система предназначена для визуального обнаружения дыма в воздухе и оповещения центров управления чрезвычайными ситуациями. Камеры предоставляют миллиарды байт данных, которые должна обработать система искусственного интеллекта, а не человек-оператор, как раньше. Система помогает снизить нагрузку на сотрудников, которые обычно следят за несколькими экранами и камерами, позволяя им отслеживать информацию только с тех камер, где искусственный интеллект распознал пожар.
Стартап Pano AI из Сан-Франциско использует аналогичный подход, устанавливая камеры на вышках сотовой связи, которые сканируют территории на наличие дыма и оповещают клиентов, включая пожарные службы, коммунальные компании и горнолыжные курорты.
Камеры используют машинное обучение компьютерному зрению (разновидность искусственного интеллекта). Изображения объединяются с данными государственных метеорологических спутников, которые сканируют термоточки, а также с другими источниками данных и даже сообщениями в социальных сетях.
Технология позволяет обойти одну из главных проблем традиционного способа обнаружения лесных пожаров — полагаться на звонки в службу 911 от очевидцев, ведь, только один из двадцати таких звонков на самом деле является лесным пожаром. Даже во время сезона пожаров это может быть облако, туман или дым от барбекю.
Microsoft разрабатывает модели искусственного интеллекта, позволяющие предсказывать, где могут начаться пожары. Модель использует картами районов, которые ранее горели, а также климатические и геопространственные данные. У этой системы есть свои ограничения — она не может предсказать случайные события, такие как удар молнии. Но она может анализировать исторические данные о погоде и климате, чтобы выявить закономерности возникновения лесного пожара. Технология, которую Microsoft планирует предложить в качестве инструмента с открытым исходным кодом, может помочь службам экстренного реагирования рационально распределить или сосредоточить свои ограниченные ресурсы.
Немецкий стартап OroraTech анализирует спутниковые снимки с помощью искусственного интеллекта. OroraTech запустила два мини-спутника размером с обувную коробку на низкую орбиту, примерно на высоте 550 километров над поверхностью Земли. Компания планирует в следующем году отправить еще восемь, а в конечном итоге запустить в космос 100 спутников.
Фото с https://ororatech.com/
Инновационная технология камеры позволяет отслеживать участки леса размером 4×4 метра, а уже через 3 минуты искусственный интеллект выдаст результаты анализа.
Искусственный интеллект также учитывает растительность и уровень влажности, чтобы идентифицировать возгорания, которые могут привести к разрушительным мегапожарам. Эта технология сможет помочь малочисленным пожарным службам направлять ресурсы на пожары, которые потенциально могут нанести наибольший ущерб.
А какую из рассмотренных технологий вы считаете наиболее перспективной?
