Atslēgas līdzņemšanai
- Nesen veikts pētījums atklāja, ka mākslīgais intelekts var paredzēt zibens spērienus un pasargāt cilvēkus no ugunsgrēkiem.
- AI var arī palīdzēt apstrādāt datus, kas saņemti no satelītsistēmām, un izdalīt viltus trauksmes.
- Vienā Kolorādo pilsētā tiek izmantota AI vadīta programma, kas uzrauga ziņojumus par dūmiem vairāk nekā 90 kvadrātjūdžu platībā.
Pēdējie sasniegumi mākslīgā intelekta (AI) jomā varētu palīdzēt aizsargāt cilvēkus no ugunsgrēkiem.
Jauns pētījums parāda mašīnmācīšanās - datoru algoritmi, kas pilnveidojas bez cilvēku tiešas programmēšanas, var uzlabot zibens prognozes. Labāka izpratne par to, kur var iespert zibens, varētu palīdzēt paredzēt ugunsgrēkus, ko izraisījuši bultskrūves no debesīm.
"Apvienojot attālināti uztvertus datus ar informāciju, piemēram, zemes patiesību no iepriekšējiem ugunsgrēkiem, veģetācijas veselību un sausumu, mākslīgais intelekts var piedāvāt iespēju uzlabot savvaļas ugunsgrēku uzraudzību un ugunsgrēku izplatīšanās prognozēšanu," Skots Makaro, zinātnes viceprezidents, inovācijas un attīstība laika prognožu uzņēmumā AccuWeather, kas nebija iesaistīts pētījumā, pastāstīja Lifewire e-pasta intervijā.
Bīstamu prognozēšana
Uzlabotas zibens prognozes varētu palīdzēt sagatavoties iespējamiem savvaļas ugunsgrēkiem un uzlabot drošības brīdinājumus zibens gadījumā.
"Labākie mašīnmācības priekšmeti ir lietas, kuras mēs pilnībā nesaprotam. Un kas ir kaut kas atmosfēras zinātņu jomā, kas joprojām ir slikti saprotams? Zibens," sacīja Dehjuns Kims, Atmosfēras zinātņu profesors. Vašingtonas Universitāte, kas bija iesaistīta nesenajā pētījumā, teikts ziņu izlaidumā. "Cik mums zināms, mūsu darbs ir pirmais, kas parāda, ka mašīnmācīšanās algoritmi var darboties zibens gadījumā."
Jaunā tehnika apvieno laika prognozes ar mašīnmācīšanās vienādojumu, pamatojoties uz pagātnes zibens notikumu analīzi. Pētījuma autori teica, ka hibrīdmetode varētu paredzēt zibeni ASV dienvidaustrumos divas dienas agrāk nekā esošā vadošā metode.
Pētnieki apmācīja sistēmu, izmantojot zibens datus no 2010. līdz 2016. gadam, ļaujot datoram atklāt attiecības starp laikapstākļiem un zibens spērieniem. Pēc tam viņi testēja paņēmienu attiecībā uz laikapstākļiem no 2017. līdz 2019. gadam, salīdzinot ar AI atbalstīto procesu un esošu uz fiziku balstītu metodi, izmantojot faktiskus zibens novērojumus, lai novērtētu abus.
AI var palīdzēt apstrādāt datus, kas saņemti no satelītsistēmām, izcelt viltus trauksmes signālus un tos noņemt, e-pasta intervijā Lifewire stāstīja laikapstākļu eksperts Jurijs Špiļevskis no lietotnes Clime.
"Turklāt mākslīgais intelekts var palīdzēt izsekot laikapstākļu parametriem dažādos reģionos un atklāt mazākus apgabalus, kur laikapstākļi ir "vislabvēlīgākie" ugunsgrēka sākšanai," viņš piebilda. Tas var palīdzēt mums automātiski koncentrēties uz sausākajām un tādējādi visvairāk ugunsbīstamajām vietām un veikt ugunsdrošības pasākumus tur."
Teorijas pielietošana praksē
Mākslīgais intelekts jau tiek izmantots, lai palīdzētu uzraudzīt ugunsgrēku draudus.
Aspenas ugunsdrošības apgabalā tiek izmantota AI vadīta programma, kas izmanto kameras, lai uzraudzītu ziņojumus par dūmiem vairāk nekā 90 kvadrātjūdžu platībā Kolorādo. Programmu veido Kalifornijā bāzēts uzņēmums Pano AI, un tajā tiek izmantotas augstas izšķirtspējas kameras, kuras var pagriezt par 360 grādiem.
"Mēs zinām, ka minūtēm ir nozīme, reaģējot uz ugunsgrēkiem," ziņu izlaidumā sacīja Arvinds Satjams, Pano AI galvenais komercdirektors. "Mūsu vīzija ir izveidot modernu kameru tīklu, kā arī integrēt esošās video plūsmas, kas izmanto mūsu mākslīgo intelektu un mūsu intuitīvo programmatūru, lai sniegtu savlaicīgus un precīzus brīdinājumus situācijas izpratnes komandām, lai novērstu mazu uzliesmojumu paplašināšanos. infernos."
Daudzi uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu laika prognozes. Piemēram, Weather Stream izmanto AI, lai pārraudzītu nokrišņus no globālajiem satelītu datiem, norādot sausuma reģionus.
"AI un satelītu datus var izmantot vairākos ugunsgrēku cikla posmos," e-pasta intervijā Lifewire sacīja Ričards Delfs, Weather Stream attālās izpētes zinātnieks. "Mēs varam izmantot AI, lai interpretētu satelīta datus, lai noteiktu reģionālo degvielas līmeni, mitruma līmeni uz virsmas un nojumes līmeņus, kas kopā ar vietējo klimatu ir galvenie reģiona meža ugunsgrēku riska rādītāji."
Nākotnes sasniegumi AI padarīs ugunsgrēku prognozēšanu vēl precīzāku, prognozēja Špiļevskis. Datormodeļi veiks prognozes, pamatojoties uz laikapstākļiem un citiem datiem, piemēram, meža veģetācijas veidu, vēja modeļiem, zibens spērieniem labvēlīgiem apstākļiem.
"Tas palīdzēs nodrošināt reāllaika prognozes par to, kā kūlas ugunsgrēks izplatīsies, prognozēt paredzamo ugunsgrēka intensitāti, novērtēt iespējamos bojājumus, novērtēt ugunsgrēka lokalizēšanai nepieciešamos resursus," viņš piebilda.
