California henvender seg til AI for å hjelpe med å oppdage skogbranner
EL CAJON, California, 11. august (Reuters) – California brannmenn bruker kunstig intelligens for å oppdage skogbranner, og mater video fra mer enn 1000 kameraer strategisk plassert over hele staten til en maskin som varsler førstehjelpere når de skal mobiliseres.
I et eksempel på potensialet til ALERTCalifornia AI-programmet som ble lansert i forrige måned, oppdaget et kamera en brann som brøt ut klokken 03.00 lokal tid i den avsidesliggende, skurrete Cleveland National Forest omtrent 80 km øst for San Diego.
Med folk som sov og mørket skjulte røyken, kunne den ha spredt seg til en rasende skogbrann. Men AI varslet en brannkaptein som kalte inn rundt 60 brannmenn inkludert syv motorer, to bulldosere, to vanntankere og to håndmannskaper. I løpet av 45 minutter var brannen slukket, sa Cal Fire.
Utviklet av ingeniører ved University of California San Diego ved bruk av AI fra DigitalPath, et selskap basert i Chico, California, er plattformen avhengig av 1 038 kameraer satt opp av ulike offentlige etater og kraftverk over hele staten, og hver av dem er i stand til å rotere 360 grader på kommandoen til eksterne operatører.
Siden AI-programmet startet 10. juli, ga Cal Fire andre eksempler på AI som varslet brannkapteiner om en brann før et 911-anrop ble foretatt, selv om det ennå ikke hadde en omfattende rapport.
Neal Driscoll, professor i geologi og geofysikk ved UCSD og hovedetterforsker i ALERTCalifornia, sa at prøvestørrelsen så langt var for liten til å trekke konklusjoner.
Cal Fire håper teknologien en dag kan tjene som modell for andre stater og land rundt om i verden, et behov som understrekes av uvanlig ødeleggende skogbranner på Hawaii, Canada og Middelhavet denne sesongen.
[1/5]Cal Fire Capt. Shane Montgomery tar av OV-10 Bronco brannslukningsfly under en treningsflyvning fra Cal Fire Air Attack Base på Ramona flyplass i San Diego County, California, USA 4. august 2023. REUTERS/Mike Blake erverver lisensieringsrettigheter
“Den er 100 % anvendelig overalt i verden, spesielt nå som vi opplever mye større og hyppigere brannregimer og med klimaendringer,” sa Suzann Leininger, en Cal Fire-etterretningsspesialist i El Cajon, like øst for San Diego .
En del av Leiningers jobb er å hjelpe maskinen med å lære. Hun gjennomgår tidligere innspilt video fra kameranettverket av hva AI anser som en brann, og forteller deretter maskinen om det var riktig med et binært ja eller nei-svar. Et hvilket som helst antall fenomener kan utløse en falsk positiv: skyer, støv, til og med en lastebil med røykfylt eksos.
Med hundrevis av spesialister som gjentar øvelsen opp og ned i staten, har AI allerede blitt mer nøyaktig på bare noen få uker, sa Driscoll.
Utover kameranettverket samler plattformen inn enorme mengder tilleggsinformasjon, inkludert en luftundersøkelse for å kvantifisere vegetasjonen som vil gi drivstoff til fremtidige branner og kartlegge jordens overflate under baldakinen, sa Driscoll.
Fly og droner samler også infrarøde og andre bølgelengdedata utover evnene til menneskelig syn.
Om vinteren er plattformen i stand til å måle atmosfæriske elver og snøpakke. UCSD-teamet fanger også data om forbrenningsarr og deres innvirkning på erosjon, sedimentspredning, vannkvalitet og jordkvalitet, sa Driscoll.
Dataene, som er tilgjengelige for enhver privat bedrift eller akademisk forsker, kan etter hvert brukes til å modellere brannatferd og forbedre hittil uforutsette AI-applikasjoner for å studere miljøet.
“Vi er i ekstremt klima akkurat nå. Så vi gir dem dataene, fordi dette problemet er større enn oss alle,” sa Driscoll. “Vi må bruke teknologi for å hjelpe til med å flytte nålen, selv om det er litt.”
Rapportering av Daniel Trotta; redigering av Donna Bryson og Diane Craft
Våre standarder: Thomson Reuters Trust Principles.
Skaff lisensrettigheter, åpner ny faneDaniel Trotta