Искусственный интеллект в пожарной охране: инновации для спасения жизней
Современные технологии, включая искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и интернет вещей (IoT, Internet of Things), трансформируют подходы к предотвращению и ликвидации пожаров. Пожарные службы по всему миру внедряют интеллектуальные системы, чтобы повысить эффективность работы, сократить время реагирования и минимизировать риски. Рассмотрим ключевые направления применения ИИ в этой сфере.
Прогнозирование и предотвращение пожаров
ИИ анализирует большие данные: историю пожаров, погодные условия, плотность населения, особенности инфраструктуры. Алгоритмы машинного обучения выявляют зоны повышенного риска, что позволяет органам МЧС сосредоточить усилия на профилактике. Например, в США разработаны системы, которые предсказывают вероятность лесных пожаров, используя данные о влажности, скорости ветра и активности человека.
Раннее обнаружение с помощью умных датчиков и камер
Умные датчики дыма, тепла и газа, подключенные к IoT, передают данные в реальном времени. Камеры с компьютерным зрением распознают задымление или открытое пламя даже в сложных условиях. В Сингапуре такие системы интегрированы с городской инфраструктурой, сократив среднее время обнаружения возгорания до 2 минут.
ИИ анализирует данные с камер, датчиков дыма, температуры и газов, выявляя признаки возгорания на ранних стадиях. Например, в Калифорнии система из 1000 камер с ИИ выявляет до 40% лесных пожаров до звонков в службу спасения, что позволяет оперативно локализовать очаги возгорания.
Нейросети также прогнозируют развитие пожаров. Например, разработка Гонконгского политехнического университета – «Интеллектуальный инструмент пожарной инженерии (IFETool)» моделирует распространение огня за секунды, тогда как традиционные программные средства требуют значительного количества времени. Такие системы помогают планировать эвакуацию и распределять ресурсы.
Оптимизация реагирования
ИИ-платформы рассчитывают оптимальные маршруты для пожарных расчётов, учитывая пробки, ремонты дорог и погоду. В Дубае алгоритмы динамически корректируют пути следования, сокращая время прибытия на 20%. Дроны с тепловизорами обследуют зоны ЧП, передавая информацию о возникновении и распространении пожаров, локализации очагов и пострадавших.
В Томском политехническом университете разработана система на базе нейросетей, которая за секунды анализирует данные с датчиков, определяет материал горения, место очага, характеристики помещения. Также система определяет стадию пожара и предлагает варианты, как его можно локализовать и ликвидировать. Такие решения уже тестируются в атомной и нефтегазовой отраслях.
Виртуальные тренировки и обучение
Технологии виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности, в том числе включающие элементы ИИ, создают реалистичные сценарии пожаров для тренировок. Пожарные отрабатывают действия в виртуальных зданиях, учатся работать с новым оборудованием и принимать решения в условиях ограниченной видимости. Это снижает риски на реальных выездах и повышает квалификацию сотрудников. К таким разработкам, например, относится «Виртуально-тренажерный комплекс для подготовки пожарных и спасателей», разработанный в 2022 году совместно Ивановской пожарно-спасательной академии ГПС МЧС России и ЗАО «Институт телекоммуникаций» (г. Санкт-Петербург). Также существуют зарубежные системы обучения для пожарных и других опасных профессий с использованием технологии VR и AR, например, FLAIM или HumuloVR.
Интеграция с системами безопасности и анализ данных
ИИ помогает распределять технику и персонал при массовых ЧС. После ликвидации пожаров системы анализируют эффективность действий, выявляя слабые места. В Японии данные с датчиков и отчетов используются для обновления строительных норм, повышая огнестойкость зданий.
ИИ интегрируется с автоматическими системами пожаротушения, дымоудаления и оповещения. Например, приложение «Термические точки» от МЧС России, использующее данные Системы космического мониторинга, ускорило реагирование на возгорания техногенных, ландшафтных и лесных пожаров в 2-3 раза, что особенно актуально для удаленных районов.
Заключение
Преимущества внедрения ИИ в системы пожарной безопасности очевидны, но существуют задачи, которые должны быть еще решены. Например, обеспечение безопасности данных, которые должны быть защищены от несанкционированного доступа и от кибератак, а также обеспечение функционирования систем, использующих ИИ, при отключении электричества или повреждении коммуникаций для передачи данных. Также для внедрения ИИ требуются инвестиции и подготовка кадров.
В ближайшей перспективе ИИ станет незаменимым инструментом для пожарно-спасательных служб. Он не заменит людей, но усилит их возможности для спасения жизни и сохранения имущества. Будущее пожарной безопасности — в симбиозе человеческого опыта и технологий ИИ, где каждая секунда на счету.
