Угроза лесных пожаров растет. Новые решения на основе искусственного интеллекта для борьбы с ними тоже

Лесные пожары, подпитываемые изменением климата, этим летом опустошили сообщества от Мауи до Средиземноморья, унеся жизни многих людей, истощив силы пожарных и усилив спрос на новые решения. На помощь приходит искусственный интеллект.

Пожарные и стартапы используют камеры с поддержкой ИИ для сканирования горизонта на признаки дыма. Немецкая компания создает созвездие спутников для обнаружения пожаров из космоса. А Microsoft использует модели ИИ для прогнозирования мест возможного возникновения следующего пожара.

Поскольку пожары становятся крупнее и интенсивнее по мере потепления в мире, пожарные службы, коммунальные предприятия и правительства стремятся опередить пламя, используя новейшие технологии ИИ. Потенциал ИИ трансформировать жизнь вызывает как страх, так и волнение. В то время как все более загруженные спасатели надеются, что ИИ даст им преимущество, люди по-прежнему необходимы для проверки точности технологии.

Основное агентство по борьбе с пожарами в Калифорнии этим летом начало тестирование системы ИИ, которая ищет дым в более чем 1000 видеопотоков с камер, установленных на горных вершинах, и теперь расширяет её действие на весь штат.

Система предназначена для обнаружения «аномалий» и оповещения центров управления в чрезвычайных ситуациях, где сотрудники подтвердят, является ли это действительно дымом или чем-то другим в воздухе.

«Прелесть в том, что это немедленно появляется на экране, и диспетчеры или операторы могут изучить этот экран» и определить, стоит ли отправлять команду, — сказал Филипп СеЛегю, начальник отдела разведки Департамента лесного хозяйства и противопожарной защиты Калифорнии (Cal Fire).

Камеры, которые ранее приходилось постоянно отслеживать сотрудникам, предоставляют миллиарды байтов данных для анализа системой ИИ. Хотя люди по-прежнему должны подтверждать любые обнаружения дыма, система помогает снизить усталость персонала, который обычно отслеживает несколько экранов и камер, предупреждая их смотреть только при возможном появлении огня или дыма, отметил СеЛегю.

Она уже помогла. Начальник батальона получил ночью предупреждение о дыме, подтвердил его по снимку на своем телефоне и вызвал по телефону командный центр в Сан-Диего, чтобы направить спасателей в удаленный район.

Диспетчеры заявили, что если бы их не предупредили, пожар был бы намного крупнее, поскольку его, скорее всего, заметили бы только следующим утром, сказал СеЛегю.

Стартап из Сан-Франциско Pano AI использует аналогичный подход, устанавливая камеры на вышках сотовой связи, которые сканируют территорию на предмет дыма и оповещают клиентов, включая пожарные департаменты, коммунальные компании и горнолыжные курорты.

Камеры используют машинное зрение (computer vision machine learning), тип ИИ.

«Они обучены очень специфически определять дым или нет, и мы обучаем их изображениями дыма и изображениями без дыма», — сказала генеральный директор компании Соня Кастнер.

Изображения комбинируются с данными государственных метеорологических спутников, сканирующих температурные аномалии (hotspots), а также с другими источниками данных, такими как посты в социальных сетях.

Эта технология обходит одну из основных проблем традиционного способа обнаружения лесных пожаров — зависимость от звонков 911 от прохожих, которые требуют подтверждения сотрудниками до развертывания команд и самолетов, сбрасывающих воду.

«Как правило, только один из 20 таких звонков на 911 действительно связан с лесным пожаром. Даже в сезон пожаров это может быть облако, туман или барбекю», — отметила Кастнер.

Системы Pano AI по-прежнему полагаются на окончательное подтверждение: менеджеры просматривают таймлапс с камеры, чтобы убедиться, что это поднимается дым.

Для борьбы с лесными пожарами «технологии становятся действительно необходимыми», — сказал Ларри Беккедаль, старший вице-президент по поставкам энергии в Portland General Electric (PGE), крупнейшей коммунальной компании Орегона и клиенте Pano AI.

Коммунальные компании иногда играют роль в возникновении пожаров, когда их линии электропередач падают от ветра или ударов падающих деревьев. Электрическая компания Гавайев признала, что её линии электропередач вызвали разрушительный пожар на Мауи этим летом, после того как были, по-видимому, повалены сильным ветром.

PGE, обеспечивающая электроэнергией 51 город в Орегоне, развернула 26 камер Pano AI, и, по словам Беккедаля, они помогли ускорить реагирование и координацию со службами экстренной помощи.

Раньше пожарные департаменты «бегали вокруг в поисках чего-то и даже не знали точно, где это находится», — сказал он. Камеры помогают быстрее обнаруживать пожары и быстрее доставлять команды на место, сокращая время реагирования до двух часов.

«Это существенно с точки зрения того, как быстро этот пожар может распространяться и расти», — подчеркнул Беккедаль.

Использование ИИ для обнаружения дыма от пожаров «относительно просто», — сказал Хуан Лависта Феррес, главный специалист по данным в Microsoft.

«Что непросто, так это иметь достаточно камер, которые покрывают достаточно мест», — отметил он, указав на обширные удаленные районы на севере Канады, которые горели этим летом.

Команда Ферреса в Microsoft разрабатывает модели ИИ для прогнозирования мест вероятного возникновения пожаров. Они загрузили в модель карты районов, горевших ранее, а также климатические и геопространственные данные.

У системы есть свои ограничения — она не может предсказать случайные события, такие как удар молнии. Но она может просеивать исторические погодные и климатические данные для выявления закономерностей, например, районов, которые обычно более сухие. Даже дорога, указывающая на присутствие людей поблизости, является фактором риска, сказал Феррес.

«Она не будет предсказывать всё абсолютно точно, — сказал он. — Но она может построить карту вероятностей (основанную на) том, что происходило в прошлом».

Эта технология, которую Microsoft планирует предложить в качестве инструмента с открытым исходным кодом, может помочь спасателям, пытающимся определить, куда направить свои ограниченные ресурсы, добавил Феррес.

Другая компания ищет решение, глядя на небеса. Немецкий стартап OroraTech анализирует спутниковые снимки с помощью искусственного интеллекта.

Используя достижения в области камер, спутников и технологий ИИ, OroraTech вывела на низкую орбиту, примерно в 550 километрах (340 милях) от поверхности Земли, два мини-спутника размером с обувную коробку. Базирующаяся в Мюнхене компания планирует запустить еще восемь в следующем году и в конечном итоге вывести на орбиту 100.

Когда лесные пожары охватили центральную часть Чили в этом году, OroraTech заявила, что предоставляла тепловые изображения ночью, когда воздушные дроны используются реже.

Спустя несколько недель после запуска второго спутника OroraTech обнаружила пожар недалеко от сообщества Кег-Ривер на севере Альберты, где пламя этим летом неоднократно выжигало удаленные участки бореального леса.

«На спутнике есть алгоритмы, очень эффективные, чтобы обнаруживать пожары еще быстрее», — сказал генеральный директор Томас Грюблер.

ИИ также учитывает растительность и уровень влажности для выявления вспышек, которые могут породить разрушительные мегапожары. Эта технология может помочь перегруженным пожарным службам направлять ресурсы на пожары с потенциалом нанести наибольший ущерб.

«Поскольку мы точно знаем, где находятся пожары, мы можем видеть, как они будут распространяться, — сказал Грюблер. — Так какой пожар станет большим через день, а какой прекратится сам по себе».