Пожарные Калифорнии используют искусственный интеллект, чтобы помочь обнаруживать лесные пожары. Видео с более чем 1000 камер, стратегически размещенных по всему штату, подается на машину, которая оповещает спасателей о необходимости мобилизации.
Пример потенциала программы ALERTCalifornia с использованием искусственного интеллекта, запущенной в прошлом месяце, заключается в том, что камера заметила пожар, возникший в 3 часа ночи по местному времени в отдаленном, заросшем кустарником лесу Кливленд около 80 км к востоку от Сан-Диего.
Из-за того, что люди спали и темнота скрывала дым, пожар мог распространиться. Но искусственный интеллект оповестил капитана пожарной команды, который вызвал около 60 пожарных, в том числе 7 машин, 2 бульдозера, 2 водовоза и 2 пешие группы. Через 45 минут пожар был потушен, сообщили в Cal Fire.
Платформа была разработана инженерами Калифорнийского университета в Сан-Диего с использованием искусственного интеллекта от DigitalPath, компании из Чико, Калифорния. Она опирается на 1038 камер, установленных различными государственными агентствами и энергетическими компаниями по всему штату. Каждая камера может вращаться на 360 градусов по команде дистанционных операторов.
С момента запуска программы с использованием ИИ 10 июля, Cal Fire привела другие примеры оповещения ИИ капитанов о пожаре до звонка по номеру 911, хотя пока нет полного отчета.
Нил Дрисколл, профессор геологии и геофизики Калифорнийского университета в Сан-Франциско и главный исследователь ALERTCalifornia, сказал, что объем выборки на данный момент слишком мал, чтобы делать выводы.
Cal Fire надеется, что эта технология в конечном итоге сможет служить моделью для других штатов и стран мира. Необходимость в этом подчеркивают необычно разрушительные лесные пожары на Гавайях, в Канаде и Средиземноморье в этом сезоне.
«Это полностью применимо в любом месте мира, особенно сейчас, когда мы наблюдаем гораздо более крупные и частые пожары из-за изменения климата», — сказала Сьюзанн Лейнингер, специалист по разведке Cal Fire в Эль-Кахоне к востоку от Сан-Диего.
Частью работы Лейнингер является помощь машине в обучении. Она просматривает ранее записанные видео с сети камер того, что ИИ считает пожаром, а затем сообщает машине, правильно ли это, используя двоичный ответ «да» или «нет». Любые явления могут вызвать ложное срабатывание: облака, пыль, даже грузовик с дымящим выхлопом.
Благодаря сотням специалистов, повторяющих это упражнение по всему штату, ИИ уже стал более точным всего за несколько недель, сказал Дрисколл.
Помимо сети камер, платформа собирает огромное количество дополнительной информации, включая аэросъемку для количественной оценки растительности, которая будет способствовать будущим пожарам, и картирования земной поверхности под пологом леса, сказал Дрисколл.
Самолеты и беспилотники также собирают данные в инфракрасном диапазоне и других длинах волн, выходящих за пределы возможностей человеческого зрения.
В зимний период платформа позволяет измерять атмосферные реки и снежный покров. Команда UCSD также фиксирует данные о следах ожогов и их влияния на эрозию, рассеивание осадков, качество воды и почвы, сказал Дрисколл.
Данные, доступные любой частной компании или научному исследователю, в конечном итоге могут быть использованы для моделирования поведения пожара и улучшения пока неизвестных применений ИИ для изучения окружающей среды.
«Сейчас мы находимся в экстремальных климатических условиях. Поэтому мы предоставляем им данные, потому что эта проблема больше всех нас, — сказал Дрисколл. — Нам нужно использовать технологии, чтобы хоть немного сдвинуться с места».