Bài học rút ra chính
- Một nghiên cứu gần đây cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán các tia sét và bảo vệ con người khỏi cháy rừng.
- AI cũng có thể giúp xử lý dữ liệu nhận được từ hệ thống vệ tinh và xử lý các cảnh báo sai.
- Một thị trấn ở Colorado sử dụng chương trình do AI điều khiển để giám sát các báo cáo về khói trên 90 dặm vuông.
Những tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp giữ an toàn cho mọi người khỏi các vụ cháy rừng.
Một nghiên cứu mới cho thấy các thuật toán máy học-máy tính tự cải thiện mà không cần lập trình trực tiếp bởi con người-có thể cải thiện dự báo sét. Hiểu rõ hơn về nơi sét có thể tấn công có thể giúp dự đoán đám cháy bắt đầu bởi các tia từ trên trời.
"Kết hợp dữ liệu được cảm nhận từ xa với thông tin, chẳng hạn như sự thật về mặt đất từ các đám cháy trước đó, sức khỏe của thảm thực vật và độ khô, AI có thể mang lại cơ hội cải thiện việc giám sát cháy rừng và dự báo sự lan truyền cháy rừng", Scott Mackaro, phó chủ tịch khoa học, đổi mới và phát triển tại công ty dự báo thời tiết AccuWeather, người không tham gia vào nghiên cứu, nói với Lifewire trong một cuộc phỏng vấn qua email.
Dự đoán Nguy hiểm
Dự báo sét được cải thiện có thể giúp chuẩn bị cho các vụ cháy rừng tiềm ẩn và cải thiện cảnh báo an toàn khi có sét.
"Các môn học tốt nhất cho máy học là những thứ mà chúng ta chưa hiểu hết. Và những gì trong lĩnh vực khoa học khí quyển vẫn chưa được hiểu rõ? Tia chớp", Daehyun Kim, giáo sư khoa học khí quyển tại Đại học Washington, người đã tham gia vào nghiên cứu gần đây, cho biết trong một thông cáo báo chí. "Theo hiểu biết của chúng tôi, công trình của chúng tôi là công trình đầu tiên chứng minh rằng các thuật toán học máy có thể hoạt động với tia chớp."
Kỹ thuật mới kết hợp dự báo thời tiết với một phương trình máy học dựa trên phân tích các sự kiện sét trong quá khứ. Các tác giả của nghiên cứu nói rằng phương pháp lai có thể dự báo sét trên vùng đông nam Hoa Kỳ sớm hơn hai ngày so với kỹ thuật hàng đầu hiện có.
Các nhà nghiên cứu đã đào tạo hệ thống với dữ liệu sét từ năm 2010 đến năm 2016, cho phép máy tính khám phá mối quan hệ giữa các biến thời tiết và tia chớp. Sau đó, họ đã thử nghiệm kỹ thuật này về thời tiết từ năm 2017 đến năm 2019, so sánh quy trình được hỗ trợ bởi AI và một phương pháp dựa trên vật lý hiện có, sử dụng các quan sát sét thực tế để đánh giá cả hai.
AI có thể giúp xử lý dữ liệu nhận được từ các hệ thống vệ tinh, loại bỏ các cảnh báo sai và loại bỏ chúng, chuyên gia thời tiết Yuri Shpilevsky của ứng dụng Clime nói với Lifewire trong một cuộc phỏng vấn qua email.
"Bên cạnh đó, AI có thể giúp theo dõi các thông số thời tiết ở các khu vực khác nhau và phát hiện các khu vực nhỏ hơn nơi điều kiện thời tiết 'thuận lợi nhất' để bắt đầu đám cháy", ông nói thêm. Điều này có thể giúp chúng tôi tự động tập trung vào những nơi khô ráo nhất và do đó dễ xảy ra hỏa hoạn nhất và tiến hành các hoạt động phòng chống cháy ở đó."
Đưa lý thuyết vào thực hành
Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để giúp giám sát nguy cơ cháy rừng.
Khu Phòng cháy chữa cháy Aspen sử dụng một chương trình do AI điều khiển, sử dụng camera để giám sát các báo cáo về khói trên 90 dặm vuông ở Colorado. Chương trình được thực hiện bởi một công ty có trụ sở tại California có tên là Pano AI và sử dụng máy ảnh độ phân giải cao có thể xoay 360 độ.
"Chúng tôi biết rằng số phút quan trọng khi nói đến phản ứng cháy rừng", Arvind Satyam, giám đốc thương mại của Pano AI, cho biết trong một thông cáo báo chí. "Tầm nhìn của chúng tôi là tạo ra một mạng lưới các máy ảnh tiên tiến, cũng như tích hợp các nguồn cấp dữ liệu video hiện có, tận dụng trí tuệ nhân tạo và phần mềm trực quan của chúng tôi để cung cấp các cảnh báo kịp thời và chính xác cho các nhóm nhận thức tình huống nhằm ngăn chặn các điểm bùng phát nhỏ trở nên lớn địa ngục."
Nhiều công ty đang sử dụng AI để cải thiện dự báo thời tiết. Ví dụ: Dòng thời tiết sử dụng AI để theo dõi lượng mưa từ dữ liệu vệ tinh toàn cầu, cho biết các khu vực hạn hán.
"Dữ liệu vệ tinh và AI có thể được sử dụng ở nhiều giai đoạn của chu kỳ cháy rừng", Richard Delf, một nhà khoa học viễn thám tại Weather Stream, nói với Lifewire trong một cuộc phỏng vấn qua email. "Chúng tôi có thể sử dụng AI để giải thích dữ liệu vệ tinh nhằm thiết lập mức nhiên liệu trong khu vực, mức độ ẩm trên bề mặt và tầng tán cây, cùng với khí hậu địa phương, là những chỉ số chính về nguy cơ cháy rừng của một khu vực."
Những tiến bộ trong tương lai trong AI sẽ giúp dự báo cháy rừng chính xác hơn, Shpilevsky dự đoán. Các mô hình máy tính sẽ đưa ra dự đoán dựa trên điều kiện thời tiết và các dữ liệu khác, chẳng hạn như kiểu thảm thực vật của rừng, kiểu gió, điều kiện thuận lợi cho sét đánh.
"Điều này sẽ giúp cung cấp dự báo thời gian thực về cách đám cháy rừng sẽ lan rộng, dự đoán cường độ đám cháy dự kiến, đánh giá thiệt hại có thể xảy ra, ước tính các nguồn lực cần thiết để khoanh vùng đám cháy", ông nói thêm.
