Ключевые выводы
- Недавнее исследование показало, что искусственный интеллект может предсказывать удары молнии и защищать людей от лесных пожаров.
- ИИ также может помочь в обработке данных, полученных от спутниковых систем, и выявить ложные срабатывания.
- Один город в Колорадо использует управляемую искусственным интеллектом программу, которая отслеживает отчеты о задымлении на площади более 90 квадратных миль.
Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) могут помочь защитить людей от лесных пожаров.
Новое исследование показывает, что машинное обучение - компьютерные алгоритмы, которые самосовершенствуются без прямого программирования людьми - могут улучшить прогнозы молний. Лучшее понимание того, куда может ударить молния, может помочь предсказать пожары, вызванные молниями с неба.
«Сочетая данные дистанционного зондирования с информацией, такой как наземные данные о предыдущих пожарах, состояние растительности и сухость, ИИ может дать возможность улучшить мониторинг и прогнозирование распространения лесных пожаров», - Скотт Маккаро, вице-президент по науке., инновации и разработки в компании по прогнозированию погоды AccuWeather, которая не участвовала в исследовании, рассказала Lifewire в интервью по электронной почте.
Предсказание опасности
Улучшенные прогнозы гроз могут помочь подготовиться к потенциальным лесным пожарам и улучшить предупреждения о грозах.
«Лучшие предметы для машинного обучения - это то, что мы не до конца понимаем. А что в области атмосферных наук остается плохо изученным? Молния», - сказал Дэхён Ким, профессор атмосферных наук в Вашингтонский университет, который принимал участие в недавнем исследовании, говорится в пресс-релизе. «Насколько нам известно, наша работа - первая демонстрация того, что алгоритмы машинного обучения могут работать с молнией."
Новая методика объединяет прогнозы погоды с уравнением машинного обучения, основанным на анализе прошлых грозовых явлений. Авторы исследования заявили, что гибридный метод может прогнозировать молнии над юго-востоком США на два дня раньше, чем существующий опережающий метод.
Исследователи обучили систему данными о молниях с 2010 по 2016 год, позволив компьютеру обнаружить взаимосвязь между погодными переменными и разрядами молнии. Затем они протестировали этот метод на погоде с 2017 по 2019 год, сравнив процесс, поддерживаемый ИИ, и существующий метод, основанный на физике, используя фактические наблюдения за молниями для оценки обоих.
ИИ может помочь обрабатывать данные, полученные от спутниковых систем, выделять ложные срабатывания и удалять их, рассказал Lifewire эксперт по погоде Юрий Шпилевский из приложения Clime в интервью по электронной почте.
«Кроме того, ИИ может помочь отслеживать параметры погоды в разных регионах и обнаруживать небольшие области, где погодные условия «наиболее благоприятны» для возгорания», - добавил он. Это может помочь нам автоматически сосредоточиться на самых засушливых и, следовательно, наиболее пожароопасных местах и проводить там противопожарные мероприятия».
Применение теории на практике
Искусственный интеллект уже используется для отслеживания опасности лесных пожаров.
Округ противопожарной защиты Аспена использует управляемую искусственным интеллектом программу, которая использует камеры для отслеживания сообщений о дыме на площади более 90 квадратных миль в Колорадо. Программа разработана калифорнийской компанией Pano AI и использует камеры высокого разрешения, которые могут поворачиваться на 360 градусов.
«Мы знаем, что минуты имеют значение, когда речь идет о реагировании на лесные пожары», - сказал Арвинд Сатьям, коммерческий директор Pano AI, в пресс-релизе. «Наше видение состоит в том, чтобы создать сеть передовых камер, а также интегрировать существующие видеопотоки, которые используют наш искусственный интеллект и наше интуитивно понятное программное обеспечение для предоставления своевременных и точных предупреждений группам ситуационной осведомленности, чтобы предотвратить превращение небольших вспышек в крупные. ад."
Многие компании используют ИИ для улучшения прогнозов погоды. Например, Weather Stream использует ИИ для мониторинга осадков по глобальным спутниковым данным, указывая засушливые регионы.
«ИИ и спутниковые данные можно использовать на нескольких этапах цикла лесных пожаров», - сказал Lifewire в интервью по электронной почте Ричард Делф, ученый по дистанционному зондированию из Weather Stream. «Мы можем использовать ИИ для интерпретации спутниковых данных, чтобы установить региональные уровни топлива, уровни влажности на поверхности и уровни растительного покрова, которые, наряду с местным климатом, являются ключевыми индикаторами риска лесных пожаров в регионе».
Будущие достижения в области искусственного интеллекта сделают прогнозирование лесных пожаров еще более точным, предсказывает Шпилевский. Компьютерные модели будут делать прогнозы на основе погодных условий и других данных, таких как тип растительности леса, характер ветра, условия, благоприятные для ударов молнии.
«Это поможет в реальном времени прогнозировать пути распространения лесного пожара, прогнозировать ожидаемую интенсивность пожара, оценивать возможный ущерб, оценивать ресурсы, необходимые для локализации пожара», - добавил он.
