Võtmed kaasavõtmiseks
- Hiljutises uuringus leiti, et tehisintellekt võib ennustada välgulööke ja kaitsta inimesi metsatulekahjude eest.
- AI võib samuti aidata töödelda satelliidisüsteemidelt saadud andmeid ja eristada valehäireid.
- Üks Colorado linn kasutab AI-põhist programmi, mis jälgib suitsuteateid üle 90 ruutmiili.
Hiljutised edusammud tehisintellekti (AI) vallas võivad aidata inimesi metsatulekahjude eest kaitsta.
Uus uuring näitab, et masinõppe-algoritmid, mis täiustavad ennast ilma inimestepoolse otsese programmeerimiseta, võivad parandada välguprognoose. Parem arusaamine sellest, kuhu välk võib lüüa, võib aidata ennustada taevast tulevate poltide poolt alguse saanud tulekahjusid.
"Kaugseireandmeid kombineerides teabega, nagu eelmiste tulekahjude maatõde, taimestiku tervis ja kuivus, võib tehisintellekt pakkuda võimalust parandada metsatulekahjude seiret ja metsatulekahju leviku prognoosimist," ütles Scott Mackaro, teaduse asepresident, innovatsiooni ja arengut ilmaennustusettevõttes AccuWeather, kes ei osalenud uuringus, rääkis Lifewire'ile meiliintervjuus.
Ohu ennustamine
Täiustatud välguprognoosid võivad aidata valmistuda võimalikeks metsatulekahjudeks ja parandada välgu eest hoiatusi.
"Parimad ained masinõppeks on asjad, millest me täielikult aru ei saa. Ja mis on atmosfääriteaduste valdkonnas endiselt halvasti mõistetav? Välk, "ütles ülikooli atmosfääriteaduste professor Daehyun Kim. Washingtoni Ülikool, kes osales hiljutises uuringus, ütles pressiteates. "Meile teadaolev alt on meie töö esimene, mis näitab, et masinõppe algoritmid võivad töötada välgu jaoks."
Uus tehnika ühendab ilmaennustused masinõppe võrrandiga, mis põhineb varasemate välgusündmuste analüüsidel. Uuringu autorid ütlesid, et hübriidmeetod võib ennustada välku USA kaguosas kaks päeva varem kui olemasolev juhtiv tehnika.
Teadlased koolitasid süsteemi välguandmetega aastatel 2010–2016, lastes arvutil avastada seoseid ilmamuutujate ja välgunoolte vahel. Seejärel katsetasid nad tehnikat ilmastikutingimustes aastatel 2017–2019, võrreldes tehisintellektiga toetatud protsessi ja olemasolevat füüsikapõhist meetodit, kasutades mõlema hindamiseks tegelikke välguvaatlusi.
AI võib aidata töödelda satelliidisüsteemidelt saadud andmeid, välja tuua valehäireid ja need eemaldada, ütles rakenduse Clime ilmaekspert Juri Shpilevski Lifewire'ile e-posti intervjuus.
"Lisaks sellele võib tehisintellekt aidata jälgida erinevate piirkondade ilmaparameetreid ja tuvastada väiksemaid alasid, kus ilmastikutingimused on tulekahju puhkemiseks "kõige soodsamad", " lisas ta. See võib aidata meil automaatselt keskenduda kõige kuivematele ja seega kõige tuleohtlikumatele kohtadele ning viia seal läbi tulekahjude ennetustegevusi."
Teooria praktikasse rakendamine
Tehisintellekti kasutatakse juba kulutuleohu jälgimiseks.
Aspeni tulekaitsepiirkond kasutab AI-põhist programmi, mis kasutab kaameraid, et jälgida Colorados üle 90 ruutmiili suuruseid suitsuteateid. Programmi koostas Californias asuv ettevõte Pano AI ja see kasutab kõrge eraldusvõimega kaameraid, mida saab pöörata 360 kraadi.
"Me teame, et kulutulekahjudele reageerimisel loevad minutid, " ütles Pano AI kommertsjuht Arvind Satyam pressiteates. "Meie visioon on luua tipptasemel kaamerate võrgustik ja integreerida olemasolevad videokanalid, mis kasutavad meie tehisintellekti ja meie intuitiivset tarkvara, et anda olukorrateadlikkuse meeskondadele õigeaegseid ja täpseid hoiatusi, et vältida väikeste ägenemiste muutumist suureks. infernos."
Paljud ettevõtted kasutavad ilmaennustuste parandamiseks tehisintellekti. Näiteks Weather Stream kasutab tehisintellekti, et jälgida sademeid globaalsete satelliidiandmete põhjal, näidates põuapiirkondi.
"AI- ja satelliidiandmeid saab kasutada kulutulekahju tsükli mitmel etapil, " ütles Weather Streami kaugseireteadlane Richard Delf e-posti intervjuus Lifewire'ile. "Saame kasutada tehisintellekti satelliidiandmete tõlgendamiseks, et määrata kindlaks piirkondlikud kütusetasemed, pinnaniiskuse tasemed ja varikatuse tasemed, mis koos kohaliku kliimaga on piirkonna metsatulekahjude ohu peamised näitajad."
Tulevaste tehisintellekti areng muudab metsatulekahjude prognoosimise veelgi täpsemaks, ennustas Shpilevsky. Arvutimudelid teevad ennustusi ilmastikutingimuste ja muude andmete põhjal, nagu metsa taimestiku tüüp, tuulemustrid, välgulöögiks soodsad tingimused.
"See aitab anda reaalajas prognoose metsatulekahju leviku kohta, prognoosida tulekahju eeldatavat intensiivsust, hinnata võimalikke kahjusid, hinnata tulekahju lokaliseerimiseks vajalikke ressursse," lisas ta.
