Pagrindiniai pasiėmimai
- Neseniai atliktas tyrimas parodė, kad dirbtinis intelektas gali numatyti žaibo smūgius ir apsaugoti žmones nuo gaisrų.
- AI taip pat gali padėti apdoroti iš palydovinių sistemų gautus duomenis ir išskirti klaidingus pavojaus signalus.
- Viename Kolorado mieste naudojama AI pagrįsta programa, kuri stebi pranešimus apie dūmus daugiau nei 90 kvadratinių mylių plote.
Naujausi dirbtinio intelekto (AI) pažanga gali padėti apsaugoti žmones nuo gaisrų.
Naujas tyrimas rodo mašininį mokymąsi – kompiuterių algoritmai, kurie tobulėja be tiesioginio žmonių programavimo, gali pagerinti žaibo prognozes. Geresnis supratimas apie tai, kur gali trenkti žaibas, gali padėti numatyti gaisrus, kilusius iš dangaus.
„Sujungus nuotoliniu būdu aptinkamus duomenis su informacija, pvz., ankstesnių gaisrų pagrindine tiesa, augmenijos sveikata ir sausumu, dirbtinis intelektas gali pasiūlyti galimybę pagerinti laukinių gaisrų stebėjimą ir gaisrų plitimo prognozes“, – sako Scottas Mackaro, mokslo viceprezidentas., naujoves ir plėtrą orų prognozių įmonėje „AccuWeather“, kuri nedalyvavo tyrime, „Lifewire“sakė interviu el. paštu.
Pavojaus numatymas
Patobulintos žaibo prognozės gali padėti pasiruošti galimiems laukiniams gaisrams ir pagerinti saugos įspėjimus dėl žaibo.
„Geriausi mašininio mokymosi dalykai yra dalykai, kurių mes iki galo nesuprantame. O kas atmosferos mokslų srityje vis dar menkai suprantama? Žaibas“, – sakė atmosferos mokslų profesorius Daehyunas Kimas. Vašingtono universiteto, kuris dalyvavo neseniai atliktame tyrime, pranešime spaudai. „Mūsų žiniomis, mūsų darbas yra pirmasis, parodantis, kad mašininio mokymosi algoritmai gali veikti žaibo atveju."
Nauja technika sujungia orų prognozes su mašininio mokymosi lygtimi, pagrįsta praeities žaibo įvykių analize. Tyrimo autoriai teigė, kad hibridinis metodas galėtų numatyti žaibą JAV pietryčiuose dviem dienomis anksčiau nei esama pagrindinė technika.
Tyrėjai apmokė sistemą naudodami žaibo duomenis 2010–2016 m., leisdami kompiuteriui atrasti ryšį tarp oro kintamųjų ir žaibo. Tada jie išbandė techniką dėl oro sąlygų 2017–2019 m., lygindami dirbtinio intelekto palaikomą procesą ir esamą fizikos metodą, naudodami faktinius žaibo stebėjimus, kad įvertintų abu.
AI gali padėti apdoroti iš palydovinių sistemų gautus duomenis, išskirti klaidingus pavojaus signalus ir juos pašalinti, interviu „Lifewire“el. paštu sakė programos orų ekspertas Jurijus Špilevskis „Clime“.
„Be to, dirbtinis intelektas gali padėti sekti oro parametrus skirtinguose regionuose ir aptikti mažesnes sritis, kuriose oro sąlygos yra „palankiausios“gaisrui kilti“, – pridūrė jis. Tai gali padėti mums automatiškai sutelkti dėmesį į sausiausias, todėl labiausiai gaisro vietas ir ten vykdyti gaisrų prevencijos veiklą."
Teorijos pritaikymas praktikoje
Dirbtinis intelektas jau naudojamas siekiant padėti stebėti gaisrų pavojų.
Aspeno priešgaisrinės apsaugos apygarda naudoja AI pagrįstą programą, kuri naudoja kameras, kad galėtų stebėti pranešimus apie dūmus daugiau nei 90 kvadratinių mylių Kolorado valstijoje. Programą sukūrė Kalifornijoje įsikūrusi įmonė Pano AI ir naudoja didelės raiškos kameras, kurios gali pasukti 360 laipsnių kampu.
„Žinome, kad minutės yra svarbios reaguojant į gaisrus“, – pranešime spaudai sakė Arvindas Satyamas, Pano AI vyriausiasis komercijos pareigūnas. „Mūsų vizija yra sukurti pažangiausių kamerų tinklą, taip pat integruoti esamus vaizdo srautus, kurie panaudotų mūsų dirbtinį intelektą ir mūsų intuityvią programinę įrangą, kad būtų laiku ir tikslūs įspėjimai situacijos suvokimo komandoms, kad maži protrūkiai netaptų dideliais. pragaras."
Daugelis įmonių naudoja dirbtinį intelektą, kad pagerintų orų prognozes. Pavyzdžiui, „Weather Stream“naudoja dirbtinį intelektą krituliams stebėti iš pasaulinių palydovinių duomenų, nurodydama sausros regionus.
„AI ir palydoviniai duomenys gali būti naudojami keliuose laukinių gaisrų ciklo etapuose“, – interviu el. paštu „Lifewire“sakė „Weather Stream“nuotolinio stebėjimo mokslininkas Richardas Delfas. „Galime naudoti dirbtinį intelektą, norėdami interpretuoti palydovinius duomenis, kad nustatytų regioninį kuro lygį, drėgmės lygį paviršiuje ir stogo lygius, kurie kartu su vietiniu klimatu yra pagrindiniai regiono gaisrų rizikos rodikliai.“
Ateities AI pažanga padarys gaisrų prognozes dar tikslesnes, prognozavo Shpilevskis. Kompiuteriniai modeliai prognozes remdamiesi oro sąlygomis ir kitais duomenimis, pvz., miško augmenijos tipu, vėjo modeliais, žaibo smūgiams palankiomis sąlygomis.
„Tai padės pateikti realiu laiku prognozes, kaip plis laukinis gaisras, numatyti numatomą gaisro intensyvumą, įvertinti galimą žalą, įvertinti gaisro lokalizavimui reikalingus išteklius“, – pridūrė jis.
