З метою вчасного виявлення пожеж консорціум трьох університетів США розробив систему ALERTWildfire. Сутність системи в тому, щоб розмістити на місцевості камери, які регулярно будуть робити фотографії. На них буде видно дим або вогонь. Це дозволяє швидко виявляти джерело загоряння та запобігати руйнівній стихії. Тепер на допомогу людям прийшов штучний розум, який зробить систему ще ефективнішою.
Цікаво Схожі, але такі різні: порівняльний огляд Huawei Band 6 та Mi Band 6
Система раннього виявлення пожеж ALERTWildfire: дивитись відео онлайн
Детальніше про систему раннього виявлення пожеж ALERTWildfire
На місцевості встановлюються башти, на яких розташовані камери. Вони роблять фотографії місцевості кожні 10 секунд, передаючи їх на монітор. На таких світлинах буде добре видно джерела загоряння.
Проблема в тому, що камер вже встановили досить багато, тому диспетчерам пожежних центрів фізично важко постійно тримати все під контролем, слідкуючи за моніторами.
Цікаво Наскільки небезпечні сипучі піски
Мапа з розташуванням камер виявлення пожеж / Скриншот сайт ALERTWildfire
Кількість камер уже сягає 850 штук. Враховуючи швидкість надсилання ними фотографій, людям дуже важко цілодобово вести моніторинг ситуації. Окрім того, кількість камер планують збільшувати.
Тому розробники системи вирішили застосувати штучний розум, який має вести безперервний цілодобовий моніторинг фотографій з камер ALERTWildfire. Для цього в його пам'ять завантажили фотографії місцевості, щоб він "знав", як вона має виглядати.
Відразу після впровадження інновації з'явився результат, коли система зареєструвала джерело загоряння на одній з фотографій. Дзвінок від диспетчера пролунав лише через 10 хвилин після виявлення штучним розумом джерела диму.
Більше про штучний розум Штучний інтелект придумав оригінальну концепцію відеоігри
Виявлена штучним розумом пожежа / Фото Scientific American
Проблеми та перспективи штучного інтелекту в системі ALERTWildfire
Розробники постійно вдосконалюють систему, прислухаючись до думки вчених, пожежників та диспетчерів пожежних центрів.
Штучному інтелекту ще потрібно дечому навчитися, адже іноді дзвінки з повідомленням про пожежу все ще випереджають роботу штучного інтелекту. Спеціалісти говорять, що алгоритми нейромережі будуть значно ефективніше працювати, коли вони "побачать" та локалізують близько 70 пожеж. Також іноді можуть виникати помилкові повідомлення про пожежу, коли камера фіксує пару з геотермальних джерел.
У майбутньому штучний інтелект зможе прогнозувати ризик загоряння до того, як спалах відбудеться. Для цього необхідно навчити систему комбінувати історичні дані із зображень з різними факторами, які сприяють виникненню пожежі. Наприклад, такими як опади, вологість, рівень вологості рослинності, рівень вологості ґрунту та температуру повітря. Штучний розум може обробляти та збирати мільйони таких локальних даних в реальному часі, що набагато швидше, ніж це можуть зробити люди.