Bài học rút ra chính
- Văn hóa khởi nghiệp và các chuyên gia về khả năng chống chịu với động vật hoang dã đang hợp tác để đưa ra những cách mới để chữa cháy.
- Một trong những ứng dụng chữa cháy có giá trị nhất của AI là dự đoán đám cháy sẽ hoạt động như thế nào hoặc nó sẽ bắt đầu từ đâu.
- Một phần quan trọng của chữa cháy là hậu cần và đó là một trong những ứng dụng quan trọng trên boong cho máy học nói chung.
Một số lính cứu hỏa lão luyện nhất hiện nay không phải là người.
Khi các đám cháy rừng ngày càng gia tăng về số lượng và cường độ trên khắp miền Tây Hoa Kỳ, nó đã gây ra một cuộc chạy đua về các loại công nghệ mới có thể giúp chống lại chúng. Điều đó bao gồm học máy để phân tích dữ liệu, máy bay không người lái, máy bay không người lái và giám sát vệ tinh.
Chỉ riêng California đã theo dõi 4,2 triệu mẫu Anh bị đốt cháy vào năm 2020, với năm trong số sáu vụ cháy lớn nhất trong lịch sử tiểu bang xảy ra đồng thời. Điều đó đã dẫn đến nhiều giải pháp chữa cháy dựa trên công nghệ đã được phê duyệt trong tiểu bang, bao gồm phân tích dự đoán, phát hiện đám cháy từ quỹ đạo và kiểm tra thiết bị do AI hỗ trợ.
"Các hệ thống hỗ trợ AI đã được sử dụng để điều phối hoạt động cứu trợ thảm họa, tiến hành trinh sát và chỉ đạo các nỗ lực khôi phục. Việc phát hiện các mẫu, xu hướng và sự bất thường trong chuỗi cung ứng và hỗ trợ hậu cần cũng trở thành nhiệm vụ chung của Học máy JT Kostman, Giám đốc điều hành của công ty trí tuệ nhân tạo ProtectedBy. AI, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với Lifewire. "Những khả năng này có thể được định cấu hình để chứa các kệ hàng tạp hóa hoặc để cứu trợ sau thảm họa thiên nhiên."
Đôi mắt trên bầu trời
Có một vấn đề đáng ngạc nhiên trong quản lý cháy rừng chưa được đề cập nhiều. Nói một cách đơn giản: các đám cháy rừng, đặc biệt là những đám cháy mới hoặc nhỏ hơn bắt đầu bởi các hiện tượng tự nhiên, có thể khó tìm thấy. Nếu một tia sét đánh trúng một cái cây ở giữa hư không hoặc một đường dây điện bị cô lập rơi xuống đâu đó giữa các thị trấn, nó có thể là một đám cháy rộng nhiều mẫu Anh vào thời điểm bất kỳ con người nào phát hiện ra nó.
… thời gian để phát triển các hệ thống hỗ trợ AI có khả năng giữ cho chúng ta an toàn không phải là ngày mai. Đó là ngày hôm qua.
Như vậy, một trong những vai trò quan trọng nhất của AI trong việc chữa cháy tại thời điểm này là phát hiện và phân tích: tìm kiếm các đám cháy bị cô lập ở các vị trí xa, theo dõi chúng và xác định thứ đã tạo ra ngọn lửa ban đầu.
Một nguyên nhân phổ biến đến từ dây dẫn điện, như đã được chứng minh bởi thảm họa Điện và Khí ở Thái Bình Dương ở California. Thông thường, những dây đó được thiết kế để chúng không tiếp xúc với nhau và gây ra hồ quang năng lượng cao. Tuy nhiên, gió lớn hoặc những đợt khô bất thường có thể làm cho các đường dây lắc lư, tạo ra tia lửa và các mảnh kim loại nóng rơi ra khỏi đường dây, có khả năng gây cháy thảm thực vật khô.
"Là một giải pháp tiềm năng, các hình ảnh trên không được thu thập bằng cách sử dụng máy bay trực thăng tuần tra và khảo sát máy bay không người lái được kết hợp với các mô hình mô phỏng dựa trên AI để đánh giá khả năng xảy ra sự cố cháy rừng trong các điều kiện ngoại cảnh khác nhau", David Cox, người đứng đầu tư vấn về năng lượng và tiện ích tại Cognizant, trong một cuộc phỏng vấn với Lifewire.
"Đầu ra của mô hình được đưa đến các bảng điều khiển trực quan không gian địa lý khác nhau để xác định các đường mạch có cấu hình rủi ro cao. Cách tiếp cận này đã giúp các tổ chức tiện ích ưu tiên bảo trì hệ thống lưới điện ở các khu vực có cấu hình rủi ro cao nhất. Công nghệ học máy hiện đang được triển khai trên các mô hình dựa trên AI đã có để cải thiện độ chính xác của dự đoán."
"Cùng một công nghệ có thể phân biệt chính xác một con chó với một con mèo", Kostman nói, "có thể phù hợp để tìm ra các điểm nóng bằng cách sử dụng hình ảnh nhiệt và truyền thống thông qua máy ảnh, máy bay không người lái và vệ tinh."
Cách chơi với lửa
Một dự án khác của Berkeley, do Tarek Zohdi thuộc Nhóm Nghiên cứu Lửa của nó đứng đầu, sử dụng máy học để tạo ra một "bản sao kỹ thuật số" - một bản sao ảo của ngọn lửa hiện có - được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng làm trường hợp thử nghiệm.
Sử dụng bộ đôi kỹ thuật số, các nhà khoa học dữ liệu có thể tạo ra một mô hình hợp lý cho hành vi trong tương lai của đám cháy, cho phép cung cấp nhiều thông tin hậu cần hơn cho lực lượng cứu hỏa. Ví dụ, bạn có thể lập kế hoạch bay xung quanh hoặc bên trên một đám cháy rừng sẽ dễ dàng hơn nếu bạn biết rõ về nơi cháy rừng sẽ diễn ra.
Các dự án tương tự cũng đang được tiến hành trong cùng một bộ phận về các hiệu ứng phòng ngừa và mô hình sinh quyển, chẳng hạn như tìm ra những ngày tốt nhất để thực hiện "bỏng theo quy định", một đám cháy có chủ ý bắt đầu để quản lý và bảo vệ môi trường tự nhiên.
Tuy nhiên, công nghệ chống cháy rừng bằng kim loại nhất hiện nay là việc sử dụng máy bay không người lái để ném bom. Trong những thập kỷ trước, các nhà quản lý đất đai sẽ tự xử lý các vết bỏng theo quy định của họ từ trên không bằng cách thả các chất tích điện kali-glycol được gọi là "trứng rồng" -via trực thăng.
Giờ đây, máy bay không người lái có thể làm điều tương tự, rẻ hơn và có độ chính xác cao hơn, sử dụng cùng những quả trứng rồng để giúp tạo ra các rào cản chống lại các đám cháy rừng đang hoạt động bằng cách cẩn thận tước đi những ngọn lửa mà chúng có thể sử dụng để mở rộng.
"Đáng tiếc là phải đợi đến khi thảm họa xảy ra rồi mới phát triển khả năng chống lại chúng," Kostman nói.
"Trước những mối đe dọa hiện hữu, nhân loại hiện đang phải đối mặt với biến đổi khí hậu, đại dịch toàn cầu, các mối đe dọa mạng chưa từng có, phân biệt chủng tộc về kinh tế, bất ổn chính trị và sự gia tăng tràn lan của chủ nghĩa độc tài - đã đến lúc phát triển các hệ thống hỗ trợ AI có khả năng giữ chúng ta an toàn không phải là ngày mai. Đó là ngày hôm qua."
