Ključni podaci za van
- Nedavna studija otkrila je da umjetna inteligencija može predvidjeti udare munje i zaštititi ljude od šumskih požara.
- AI također može pomoći u obradi podataka primljenih od satelitskih sustava i izdvojiti lažne alarme.
- Jedan grad u Coloradu koristi program vođen umjetnom inteligencijom koji prati izvješća o dimu na 90 kvadratnih milja.
Nedavni napredak u umjetnoj inteligenciji (AI) mogao bi pomoći u zaštiti ljudi od šumskih požara.
Nova studija pokazuje da strojno učenje - računalni algoritmi koji se sami poboljšavaju bez izravnog programiranja od strane ljudi - mogu poboljšati prognoze munje. Bolje razumijevanje mjesta gdje grom može pogoditi moglo bi pomoći u predviđanju požara koje izazivaju munje s neba.
"Kombinirajući daljinski očitane podatke s informacijama, kao što su temeljna istina o prethodnim požarima, zdravlje vegetacije i suhoća, AI može ponuditi priliku za poboljšanje nadzora šumskih požara i predviđanja širenja šumskih požara, " Scott Mackaro, potpredsjednik za znanost, inovacije i razvoj u tvrtki za vremensku prognozu AccuWeather, koja nije bila uključena u studiju, rekla je za Lifewire u intervjuu e-poštom.
Predviđanje opasnosti
Poboljšane prognoze gromova mogu pomoći u pripremi za potencijalne šumske požare i poboljšati sigurnosna upozorenja za gromove.
"Najbolji predmeti za strojno učenje su stvari koje ne razumijemo u potpunosti. A što je nešto u području atmosferskih znanosti što ostaje slabo shvaćeno? Munje, " rekao je Daehyun Kim, profesor atmosferskih znanosti na Sveučilište u Washingtonu koje je bilo uključeno u nedavno istraživanje, navodi se u priopćenju za javnost. "Koliko znamo, naš je rad prvi koji pokazuje da algoritmi strojnog učenja mogu raditi munjevito."
Nova tehnika kombinira vremenske prognoze s jednadžbom strojnog učenja temeljenom na analizama prošlih munja. Autori studije rekli su da bi hibridna metoda mogla predvidjeti munje nad jugoistočnim SAD-om dva dana ranije od postojeće vodeće tehnike.
Istraživači su trenirali sustav s podacima o munjama od 2010. do 2016., dopuštajući računalu da otkrije odnose između vremenskih varijabli i munja. Zatim su testirali tehniku na vremenu od 2017. do 2019., uspoređujući proces podržan AI i postojeću metodu temeljenu na fizici, koristeći stvarna promatranja munja kako bi procijenili oboje.
AI može pomoći u obradi podataka primljenih iz satelitskih sustava, izdvojiti lažne alarme i ukloniti ih, rekao je stručnjak za vremensku prognozu Yuri Shpilevsky iz aplikacije Clime u intervjuu e-poštom za Lifewire.
"Osim toga, umjetna inteligencija može pomoći u praćenju vremenskih parametara u različitim regijama i otkrivanju manjih područja gdje su vremenski uvjeti 'najpovoljniji' za izbijanje požara," dodao je. To nam može pomoći da se automatski usredotočimo na najsuša mjesta, a time i najpodložnija požarima, i tamo provodimo aktivnosti za sprječavanje požara."
Primjena teorije u praksu
Umjetna inteligencija već se koristi za pomoć u praćenju opasnosti od požara.
Okrug za zaštitu od požara u Aspenu koristi program vođen umjetnom inteligencijom koji koristi kamere za praćenje izvješća o dimu na 90 četvornih milja u Coloradu. Program je napravila tvrtka Pano AI sa sjedištem u Kaliforniji i koristi kamere visoke rezolucije koje se mogu okretati za 360 stupnjeva.
"Znamo da su minute važne kada se radi o odgovoru na šumski požar," rekao je Arvind Satyam, glavni komercijalni direktor tvrtke Pano AI, u priopćenju za javnost. "Naša je vizija stvoriti mrežu najsuvremenijih kamera, kao i integrirati postojeće video izvore, koji iskorištavaju našu umjetnu inteligenciju i naš intuitivni softver za pružanje pravovremenih i točnih upozorenja za timove za svjesnost situacije kako bi se spriječilo da mala izbijanja postanu velika pakao."
Mnoge tvrtke koriste AI za poboljšanje vremenske prognoze. Na primjer, Weather Stream koristi AI za praćenje padalina iz globalnih satelitskih podataka, ukazujući na sušna područja.
"Umjetna inteligencija i satelitski podaci mogu se koristiti u više faza ciklusa požara", rekao je Richard Delf, znanstvenik za daljinska istraživanja u Weather Streamu, za Lifewire u intervjuu e-poštom. "Možemo upotrijebiti umjetnu inteligenciju za interpretaciju satelitskih podataka kako bismo utvrdili regionalne razine goriva, razine vlage na površini i razine krošnji, koji su, zajedno s lokalnom klimom, ključni pokazatelji rizika od šumskih požara u regiji."
Budući napredak u umjetnoj inteligenciji učinit će predviđanje šumskih požara još točnijim, predvidio je Shpilevsky. Računalni modeli će napraviti predviđanja na temelju vremenskih uvjeta i drugih podataka, kao što su vrsta šumske vegetacije, obrasci vjetra, uvjeti pogodni za udare munja.
"Ovo će pomoći u pružanju prognoza u stvarnom vremenu o načinu na koji će se šumski požar širiti, predvidjeti očekivani intenzitet požara, procijeniti moguću štetu, procijeniti resurse potrebne za lokaliziranje požara," dodao je.
