Sleutel wegneemetes
- 'n Onlangse studie het bevind dat kunsmatige intelligensie weerligstrale kan voorspel en mense teen veldbrande kan beskerm.
- AI kan ook help om die data wat vanaf satellietstelsels ontvang word, te verwerk en vals alarms uit te sonder.
- Een dorp in Colorado gebruik 'n KI-gedrewe program wat rookverslae oor 90 vierkante myl monitor.
Onlangse vooruitgang in kunsmatige intelligensie (KI) kan help om mense teen veldbrande veilig te hou.
'n Nuwe studie wys masjienleer-rekenaaralgoritmes wat hulself verbeter sonder direkte programmering deur mense - kan weerligvoorspellings verbeter. 'n Beter begrip van waar weerlig kan slaan, kan help om brande te voorspel wat deur die boute uit die lug begin word.
"Deur afstandwaarneembare data te kombineer met inligting, soos grondwaarheid van vorige brande, plantegroeigesondheid en droogte, kan KI die geleentheid bied om veldbrandmonitering en voorspelling van voortplanting van veldbrande te verbeter," Scott Mackaro, visepresident van wetenskap, innovasie en ontwikkeling by die weervoorspellingsmaatskappy AccuWeather, wat nie by die studie betrokke was nie, het in 'n e-posonderhoud aan Lifewire gesê.
Voorspel gevaar
Verbeterde weerligvoorspellings kan help om voor te berei vir moontlike veldbrande en veiligheidswaarskuwings vir weerlig te verbeter.
"Die beste vakke vir masjienleer is dinge wat ons nie ten volle verstaan nie. En wat is iets in die veld van atmosferiese wetenskappe wat nog steeds swak verstaan word? Weerlig," het Daehyun Kim, 'n professor in atmosferiese wetenskappe by die Universiteit van Washington wat by die onlangse studie betrokke was, in 'n nuusverklaring gesê. "Volgens ons wete, is ons werk die eerste om te demonstreer dat masjienleeralgoritmes vir weerlig kan werk."
Die nuwe tegniek kombineer weervoorspellings met 'n masjienleervergelyking gebaseer op ontledings van vorige weerliggebeure. Die studie se skrywers het gesê dat die hibriede metode weerlig oor die suidoostelike VSA twee dae vroeër as die bestaande toonaangewende tegniek kan voorspel.
Navorsers het die stelsel opgelei met weerligdata van 2010 tot 2016, sodat die rekenaar verwantskappe tussen weerveranderlikes en weerligstrale ontdek het. Toe het hulle die tegniek op weer van 2017 tot 2019 getoets en die KI-gesteunde proses en 'n bestaande fisika-gebaseerde metode vergelyk, deur werklike weerligwaarnemings te gebruik om albei te evalueer.
AI kan help om die data wat van satellietstelsels ontvang word te verwerk, vals alarms uit te sonder en dit te verwyder, het die weerkenner Yuri Shpilevsky van die app Clime in 'n e-posonderhoud aan Lifewire gesê.
"Daarbenewens kan KI help om die weerparameters in verskillende streke op te spoor en die kleiner gebiede op te spoor waar die weerstoestande die 'gunstigste' is vir 'n brand om te begin," het hy bygevoeg. Dit kan ons help om outomaties op die droogste en dus mees brandgevaarlike plekke te fokus en brandvoorkomingsaktiwiteite daar uit te voer."
Om teorie in die praktyk te bring
Kunsmatige intelligensie word reeds gebruik om te help monitor vir veldbrandgevaar.
Die Aspen-brandbeskermingsdistrik gebruik 'n KI-gedrewe program wat kameras gebruik om rookverslae oor 90 vierkante myl in Colorado te monitor. Die program word gemaak deur 'n Kalifornië-gebaseerde maatskappy genaamd Pano AI en gebruik hoë-resolusie kameras wat 360 grade kan draai.
"Ons weet dat minute saak maak wanneer dit by veldbrandreaksie kom," het Arvind Satyam, Pano AI se kommersiële hoofbeampte, in 'n nuusverklaring gesê. "Ons visie is om 'n netwerk van die nuutste kameras te skep, sowel as om bestaande video-feeds te integreer, wat ons kunsmatige intelligensie en ons intuïtiewe sagteware gebruik om tydige en akkurate waarskuwings vir situasiebewustheidspanne te verskaf om te verhoed dat klein opvlamsels groot word inferno's."
Baie maatskappye gebruik KI om weervoorspellings te verbeter. Weather Stream gebruik byvoorbeeld KI om neerslag vanaf globale satellietdata te monitor, wat droogtestreke aandui.
"KI- en satellietdata kan in verskeie stadiums van die veldbrandsiklus gebruik word," het Richard Delf, 'n afstandwaarnemingswetenskaplike by Weather Stream, in 'n e-posonderhoud aan Lifewire gesê. "Ons kan KI gebruik om satellietdata te interpreteer om streeksbrandstofvlakke, vogvlakke aan die oppervlak en blaredakvlakke vas te stel, wat saam met plaaslike klimaat sleutelaanwysers is van die veldbrandgevaar van 'n streek."
Toekomstige vooruitgang in KI sal veldbrandvoorspelling selfs meer akkuraat maak, het Shpilevsky voorspel. Rekenaarmodelle sal voorspellings maak op grond van weerstoestande en ander data, soos 'n woud se plantegroeitipe, windpatrone, toestande wat gunstig is vir weerlig.
"Dit sal help om intydse voorspellings te verskaf oor die manier waarop 'n veldbrand gaan versprei, die verwagte brandintensiteit te voorspel, die moontlike skade te evalueer, die hulpbronne te skat wat nodig is om die brand te lokaliseer," het hy bygevoeg.
