산불이 발생하면 불이 꺼진 지역과 파괴된 지역의 차이가 몇 분 안에 측정되는 경우가 많습니다. 점점 늘어나는 스마트 카메라의 지상 네트워크와 함께 AI가 장착된 새로운 위성 집합이 그 격차를 줄이기 시작했습니다. 누군가가 911에 전화하기 전에 화재를 감지합니다.

Guardian과 Climate Central이 월요일에 발표한 보고에서는 7월 SpaceX 로켓에 의해 궤도에 진입한 처음 3개의 FireSat 위성이 아직 멈출 수 있을 만큼 작을 때 산불을 탐지하기 위해 구축된 50개의 위성으로 구성된 계획된 네트워크의 초기 부분을 어떻게 형성하는지 자세히 설명합니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 최신 AI 동향를 참조하세요.

FireSat: 불을 위해 만들어진 별자리

기존의 기상 및 지구 관측 위성은 대규모 화재를 감지할 수 있지만 해상도가 부족하거나 발화 직후 작은 화재를 포착하기에는 너무 드물게 동일한 위치를 방문하는 경우가 많습니다. FireSat은 바로 그 격차를 메우도록 설계되었습니다. 시스템은 해변 모닥불만큼 작은 화재를 감지하고 일단 전체 별자리가 배치되면 대략 20분마다 지구상의 모든 지점을 스캔하도록 구축되었습니다.

위성은 적외선 센서와 인공 지능을 사용하여 새로운 산불의 신호가 될 수 있는 열을 검색합니다. 이 시스템은 새로운 이미지를 이전 이미지와 비교하고 기상 조건 및 인근 열원과 같은 요인을 고려한 후 응급 구조원에게 경보를 보냅니다. 이는 잘못된 경보를 줄이면서 실제 산불을 식별하도록 설계된 접근 방식입니다.

파노 AI의 지상 네트워크

덴버 서쪽 산에 있는 기술자들은 최근 17개 주에 걸쳐 1,400개 이상의 카메라를 설치한 샌프란시스코 스타트업 Pano AI가 제작한 산불 감지 카메라 한 쌍을 검사하기 위해 150피트 높이의 셀 타워에 올랐습니다. 카메라는 타워와 산꼭대기의 풍경을 지속적으로 스캔하고 인공 지능은 모든 이미지를 검토하여 낮에는 연기를 찾고 어두워지면 열 신호를 검색합니다.

Pano AI 공동 창업자인 Arvind Satyam은 Climate Central에 "AI 알고리즘은 '연기가 아니라 연기'라고 말하기 위해 해당 이미지에서 지속적으로 실행되고 있습니다."라고 말했습니다. "밤 시간에 우리는 열 신호, 즉 더위와 추위를 살펴봅니다. 그런 다음 확대하여 잠재적인 화재 시작인지 확인할 수 있습니다."

시스템이 화재 가능성을 발견하면 인간 분석가가 이미지를 검토한 후 소방 기관에 경보가 전달됩니다. 이 프로세스는 대개 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.

소방관들은 먼저 출발하는 것이 중요하다고 말합니다. 덴버 근처 West Metro Fire Rescue의 부국장인 Brendan Finnegan은 "잠재적으로 911 전화가 오기 전에 미리 경고할 수 있는 눈을 갖는 것은 우리에게 귀중한 도구가 됩니다."라고 말했습니다.

캘리포니아의 시스템은 911 이전 화재의 절반을 포착합니다

캘리포니아는 Cal Fire에서 사용하는 1,200대 이상의 카메라 시스템인 Alert California를 통해 미국 최대 규모의 카메라 네트워크 중 하나를 구축했습니다. Phillip SeLegue 수석은 이제 누군가가 911에 전화하기 전에 네트워크가 모든 산불의 약 절반을 감지한다고 말했습니다.

최근 프레즈노(Fresno) 근처에서 발생한 한 화재는 첫 번째 긴급 전화가 파견자에게 전달되기 약 20분 전에 발견되었습니다. 소방관들은 신속하게 대응해 불길이 커지는 것을 막았습니다. "Cal Fire에서 우리의 임무 중 하나는 10에이커 이하에서 화재의 95%를 진압하는 것입니다"라고 SeLegue는 말했습니다. "이 시스템은 우리가 그 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다."

탐지 네트워크는 사고 지휘관의 신뢰를 얻었습니다. SeLegue는 "우리는 탐지를 수신하면 이미 리소스를 전송하는 프로세스를 시작하고 있다는 점을 충분히 신뢰합니다."라고 말했습니다.

시간이 중요한 이유

산불은 미국에서 가장 파괴적인 자연 재해 중 하나가 되었습니다. Climate Central에 따르면 현재 미국 서부의 일부 지역에서는 기온 상승, 장기간의 가뭄, 더 자주 발생하는 덥고 건조하며 바람이 많이 부는 날씨로 인해 1970년대보다 매년 약 2개월 더 많은 화재 날씨가 발생하고 있습니다.

지난 8월 이웃 지역을 태운 올드 트레일스(Old Trails) 화재를 포함해 올 여름 워싱턴주 스포캔에서 발생한 화재는 산불이 감지되는 시점이 화재가 시작되는 곳만큼 중요할 수 있다는 사실을 상기시켜주는 최신 사례입니다.

위성과 지상 카메라는 함께 작동하도록 설계되었습니다. 카메라는 앞의 풍경만 볼 수 있는 반면, 위성은 카메라도 없고 화재를 신고할 사람도 없는 광활한 숲, 산, 초원을 감시할 수 있습니다. 이를 결합하면 소방관은 화재가 시작되는 위치를 더욱 빠르고 완벽하게 파악할 수 있습니다.

작은 규모의 화재가 신속하게 감지되어 진압되면 헤드라인을 장식하는 일이 거의 없습니다. 이는 바로 소방관들이 노력하고 있는 결과입니다. SeLegue는 "이 시스템을 통해 우리가 자원을 파견하는 데 도움이 된 화재는 신문에서 읽지 못한 화재"라고 말했습니다. "당신이 보지 못하는 것들."

재난 대응 AI를 위한 확장 플레이북

산불 감지 구축은 사이클론 경로 예측에서 홍수 매핑에 이르기까지 자연재해에 대비해 AI 시스템을 배포하는 광범위한 추세의 일부입니다. 화재 감지 계층을 구별하는 것은 폐쇄 루프입니다. 위성 및 카메라 데이터는 기계 학습 분류기를 통해 흐르고, 인간 분석가에 의해 몇 분 안에 검증되며, 때로는 인간이 연기를 발견하기 전에 파견 결정을 촉발합니다.

응급 서비스 기관의 경우 경제성도 매력적입니다. 카메라 네트워크 및 위성 데이터 구독 비용은 단일 대형 산불 진압 지출에 소요되는 비용의 일부에 불과하며 더 많은 이미지가 축적됨에 따라 시스템이 개선됩니다. FireSat 별자리가 아직 완전히 배포되지 않은 상태에서 단기적인 이익은 현장에서 나올 것입니다. Pano AI와 Alert California는 둘 다 범위를 확장하고 있으며 다른 주의 소방 기관은 캘리포니아 모델을 연구하고 있습니다.

궤도 적용 범위와 지상 검증의 조합은 더 이상 화재가 보고되는지 여부가 아니라 점화 후 첫 번째 엔진이 작동하기 시작하는 시간이 몇 분인지가 되는 미래를 가리킵니다.

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