Kako umetna inteligenca igra vse večjo vlogo pri odzivanju na požare

AI se vse bolj vključuje v prizadevanja za odziv na požare, raziskovalci in uradniki pa raziskujejo, kako lahko umetna inteligenca pomaga pri določanju prednostnih nalog pri razporeditvi virov v času naraščajočih požarnih tveganj. V zadnjih mesecih se orodja AI uporabljajo za odkrivanje in spremljanje požarov, zdaj pa strokovnjaki preučujejo, ali lahko te tehnologije pomagajo gasilskim uradnikom določiti, kje dodeliti posadke, ko več požarov ogroža skupnosti.

Po podatkih Nacionalnega medinstitucionalnega koordinacijskega centra je bilo lani v Združenih državah Amerike zabeleženih 77.850 požarov, kar je precej več od petletnega in desetletnega povprečja.

Vodja oddelka Wildland Fire Service za obveščevalne podatke o požarih v divjini je opozoril, da je umetna inteligenca že vgrajena v več vidikov upravljanja požarov, vključno s spremljanjem v realnem času, zgodnjim odkrivanjem in analizo podatkov.

Njegova ekipa razvija model, ki napoveduje, kako se lahko različni požari razvijejo pod različnimi stopnjami zatiranja. S simulacijo možnih rezultatov ima sistem za cilj priporočiti optimalne dodelitve posadke na podlagi predvidenega vedenja požara. Medtem ko raziskovalni članek, ki podrobno opisuje to delo, še ni bil podvržen strokovnemu pregledu, koncept predstavlja obetaven korak k uporabi AI za strateško odločanje v scenarijih požarov. Boussioux je poudaril, da je napovedovanje, kateri požar bi lahko hitro eskaliral, eden največjih izzivov, s katerimi se soočajo gasilci požarov. "Težko je napovedati, kateri požar bo eksplodiral", je pojasnil.

Njegova ekipa si prizadeva predvideti, kako bi se lahko medsebojno odzvali številni požari in razvili strategije za obvladovanje sočasnih groženj. Model trenutno zagotavlja napovedi dva tedna vnaprej, ki ponujajo vpogled v potencialne požarne smeri. Vendar pa natančnost takšnih napovedi močno odvisna od kakovosti in obsega vhodnih podatkov, zlasti v zvezi z redkimi ali ekstremnimi požarnimi dogodki.

"Stroj nima 30 let izkušenj z bojem proti požaru", je dejal. "Na primer, AI lahko spregleda lokalne dejavnike, kot je pomanjkanje možnosti prevoza za prebivalce med evakuacijami, kar poudarja omejitve čisto algoritemskih pristopov. Kljub tem opozorilom zagovorniki trdijo, da lahko AI poveča učinkovitost pri dodeljevanju virov. Matt Weiner, izvršni direktor Megafire Action, neprofitne organizacije, ki se osredotoča na zmanjšanje tveganja katastrofalnih požarov, verjame, da lahko AI pomaga pri določanju prednostnih nalog za ukrepe, ki povečujejo vpliv. "Kar lahko stori in kar že kaže, da lahko stori, je, da nam pomaga pri določanju prednostnih nalog, kjer lahko opravimo najbolj učinkovito delo v vsakem obsegu", je dejal.

Vendar pa še vedno obstajajo pomisleki glede zanesljivosti vpogledov, ki jih ustvarja AI, zlasti v primerih, ki vključujejo brezprecedentne požarne razmere. Urad za odgovornost vlade je opozoril, da lahko AI proizvaja zavajajoče rezultate in se bori s napovedovanjem ekstremnih dogodkov zaradi nezadostnih zgodovinskih podatkov.