Önemli Bilgiler
- Başlangıç kültürü ve vahşi yaşam direnci uzmanları, yangınlarla mücadele için yeni yollar üretmek için işbirliği yapıyor.
- Yapay zekanın en değerli yangınla mücadele uygulamalarından biri, bir yangının nasıl davranacağını veya nerede başlayacağını tahmin etmektir.
- Yangınla mücadelenin büyük bir kısmı lojistiktir ve bu, genel olarak makine öğrenimi için güvertedeki önemli uygulamalardan biridir.
Şu anda en usta itfaiyecilerden bazıları insan değil.
Batı Amerika Birleşik Devletleri'nde orman yangınları sayıca ve yoğunlukta arttıkça, onlarla mücadeleye yardımcı olabilecek yeni tür teknolojiler kullanılmaya başlandı. Buna veri analizi, insansız hava araçları, insansız hava araçları ve uydu gözetimi için makine öğrenimi dahildir.
Kaliforniya tek başına 2020'de yakılan 4,2 milyon akreyi takip etti ve eyalet tarihindeki en büyük altı yangından beşi aynı anda meydana geldi. Bu, tahmine dayalı analiz, yörüngeden yangın tespiti ve yapay zeka destekli ekipman denetimleri dahil olmak üzere, eyalette birden fazla teknoloji güdümlü yangınla mücadele çözümünün onaylanmasına yol açtı.
"Yapay zeka özellikli sistemler, afet yardımını koordine etmek, keşif yapmak ve doğrudan kurtarma çabalarını yönetmek için halihazırda kullanılıyor. Tedarik zincirlerindeki kalıpları, eğilimleri ve anormallikleri tespit etmek ve lojistik destek de Makine Öğrenimi için ortak bir görev haline geldi. Yapay zeka firması ProtectedBy. AI'nin CEO'su JT Kostman, Lifewire ile yaptığı röportajda. "Bu yetenekler, market raflarını stoklamak veya doğal afetlerin ardından rahatlama sağlamak için yapılandırılabilir."
Gökyüzündeki Gözler
Orman yangını yönetiminde fazla ele alınmayan şaşırtıcı bir sorun var. Basitçe söylemek gerekirse: orman yangınları, özellikle de doğal fenomenler tarafından başlatılan yeni veya daha küçük yangınları bulmak zor olabilir. Hiçliğin ortasında bir ağaca yıldırım düşerse veya kasabalar arasında izole edilmiş bir elektrik hattı düşerse, herhangi bir insan onu fark ettiğinde bu çok dönümlük bir yangın olabilir.
…Bizi güvende tutabilecek yapay zeka özellikli sistemleri geliştirme zamanı yarın değil. Dündü.
Dolayısıyla, bu noktada bir yapay zekanın yangınla mücadelede en önemli rollerinden biri tespit ve analizdir: uzak konumlardaki izole yangınları bulmak, onları takip etmek ve ilk ateşlemeyi neyin sağladığını belirlemek.
Kaliforniya'daki Pasifik Gaz ve Elektrik felaketlerinin gösterdiği gibi, yüksek profilli bir neden elektrik kablolarından kaynaklanmaktadır. Normalde, bu teller birbirleriyle temas etmeyecek ve yüksek enerjili arklara neden olmayacak şekilde tasarlanmıştır. Bununla birlikte, şiddetli rüzgarlar veya olağandışı kuru havalar, hatların sallanmasına neden olabilir, bu da kıvılcımlar ve sıcak metal parçalarının hatlardan düşmesine ve potansiyel olarak kuru bitki örtüsünü tutuşturmasına neden olabilir.
David Cox, "Potansiyel bir çözüm olarak, helikopter devriyeleri ve insansız drone uçuş anketleri kullanılarak toplanan hava görüntüleri, çeşitli aykırı koşullar altında orman yangını olaylarının potansiyelini değerlendirmek için AI tabanlı simülasyon modelleriyle birleştirildi" dedi. Lifewire ile bir röportajda Cognizant'ta enerji ve kamu hizmetleri danışmanlığı.
"Modellemenin çıktısı, yüksek riskli profil devre hatlarını belirlemek için çeşitli jeo-uzamsal görsel panolara beslenir. Bu yaklaşım, kamu hizmeti kuruluşlarının en yüksek risk profillerine sahip alanlarda şebeke sistemi bakımına öncelik vermelerine yardımcı oldu. Makine öğrenimi teknolojileri tahminlerin doğruluğunu iyileştirmek için halihazırda mevcut olan yapay zeka tabanlı modellerin üzerine konuşlandırılıyor."
"Köpeği kediden kesin olarak ayırt edebilen teknolojinin aynısı" dedi Kostman, "kameralar, insansız hava araçları ve uydular aracılığıyla geleneksel ve termal görüntüleme kullanılarak sıcak noktaları bulmaya ayarlanabilir."
Ateşle Nasıl Oynanır
Yangın Araştırma Grubundan Tarek Zohdi tarafından yönetilen başka bir Berkeley projesi, veri bilimcileri tarafından bir test vakası olarak kullanılan bir "dijital ikiz" (mevcut bir yangının sanal bir kopyası) üretmek için makine öğrenimini kullanır.
Dijital ikizi kullanarak, veri bilimciler bir yangının gelecekteki davranışı için itfaiyeciler için daha bilinçli lojistik sağlayan makul bir model üretebilirler. Örneğin, orman yangınının nereye gittiğine dair iyi bir fikriniz varsa, bir yangının etrafında veya üzerinde bir uçuş planı çizmek daha kolaydır.
Benzer projeler aynı departmanda önleme etkileri ve biyosfer modellemesi için çalışıyor, örneğin "öngörülen yanıkları" gerçekleştirmek için en iyi günlerin hangileri olduğunu bulmak gibi, doğal bir çevreyi yönetmek ve korumak için kasıtlı bir yangın başlatıldı.
Ancak şu anda sahadaki en metal orman yangını önleme teknolojisi, bombalama çalışmaları için insansız hava araçlarının kullanılmasıdır. Önceki yıllarda, arazi yöneticileri, "ejderha yumurtaları" olarak bilinen potasyum-glikol yüklerini helikopterle düşürerek kendi öngörülen yanıklarını havadan gerçekleştirirdi.
Artık dronlar, yangınları genişletmek için kullanabilecekleri yakıttan dikkatli bir şekilde mahrum bırakarak aktif orman yangınlarına karşı bariyerler oluşturmaya yardımcı olmak için aynı ejderha yumurtalarını kullanarak aynı şeyi daha ucuza ve daha hassas bir şekilde yapabilirler.
"Onlarla mücadele etme yeteneklerini geliştirmeden önce felaketlerin olmasını beklemek üzücü bir eğilim" dedi Kostman.
"Varoluşsal tehditler göz önüne alındığında, insanlık artık kendini iklim değişikliği, küresel salgınlar, benzeri görülmemiş siber tehditler, ekonomik apartheid, siyasi istikrarsızlık ve otoriterliğin yaygın yükselişi ile mücadele etmek zorunda buluyor - AI özellikli sistemleri geliştirme zamanı bizi güvende tutabilecek yetenek yarın değil, dündü."
