Khi một đám cháy rừng bùng phát, sự khác biệt giữa một ngọn lửa được khống chế và một khu vực lân cận bị phá hủy thường được tính bằng phút. Một nhóm vệ tinh được trang bị AI mới, cùng với mạng lưới camera thông minh đang phát triển trên mặt đất, đang bắt đầu thu hẹp khoảng cách đó – phát hiện các đám cháy trước khi bất kỳ ai quay số 911.
Báo cáo được xuất bản hôm thứ Hai bởi Guardian và Climate Central nêu chi tiết cách ba vệ tinh FireSat đầu tiên, được tên lửa SpaceX đưa vào quỹ đạo vào tháng 7, tạo thành phần ban đầu của mạng lưới 50 vệ tinh được lên kế hoạch xây dựng chỉ để phát hiện các đám cháy rừng khi chúng vẫn còn đủ nhỏ để ngăn chặn. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
FireSat: Chòm sao được tạo ra để chữa cháy
Các vệ tinh quan sát thời tiết và Trái đất hiện tại có thể phát hiện các đám cháy lớn, nhưng chúng thường thiếu độ phân giải hoặc quay lại cùng một vị trí quá thường xuyên để phát hiện các đám cháy nhỏ ngay sau khi bốc cháy. FireSat được thiết kế để lấp đầy chính xác khoảng trống đó: hệ thống được xây dựng để phát hiện các đám cháy nhỏ như đống lửa trên bãi biển và khi toàn bộ chòm sao được triển khai, sẽ quét mọi điểm trên Trái đất khoảng 20 phút một lần.
Các vệ tinh sử dụng cảm biến hồng ngoại và trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm nhiệt có thể báo hiệu một đám cháy rừng mới. Hệ thống so sánh hình ảnh mới với hình ảnh trước đó và tính đến các yếu tố như điều kiện thời tiết và nguồn nhiệt gần đó trước khi gửi cảnh báo đến những người ứng cứu khẩn cấp — một phương pháp được thiết kế để xác định các vụ cháy rừng thực sự đồng thời giảm cảnh báo sai.
Mạng mặt đất của Pano AI
Ở vùng núi phía tây Denver, các kỹ thuật viên gần đây đã leo lên một tháp di động cao 150 feet để kiểm tra một cặp camera phát hiện cháy rừng do Pano AI, một công ty khởi nghiệp ở San Francisco chế tạo đã lắp đặt hơn 1.400 camera trên khắp 17 tiểu bang. Các camera liên tục quét cảnh quan từ các tòa tháp và đỉnh núi trong khi trí tuệ nhân tạo xem xét mọi hình ảnh - tìm kiếm khói vào ban ngày và dấu hiệu nhiệt sau khi trời tối.
Arvind Satyam, người đồng sáng lập Pano AI, nói với Climate Central: “Các thuật toán AI đang được chạy liên tục trên hình ảnh đó để nói” khói, không phải khói “. "Vào ban đêm, chúng tôi xem xét các dấu hiệu nhiệt, phân biệt giữa nóng và lạnh. Sau đó, chúng tôi có thể phóng to và xác nhận rằng đây có thể là một vụ cháy tiềm ẩn."
Nếu hệ thống phát hiện có khả năng xảy ra hỏa hoạn, nhà phân tích sẽ xem xét hình ảnh trước khi cảnh báo được gửi đến cơ quan cứu hỏa - quá trình này thường chỉ mất vài phút.
Lính cứu hỏa nói rằng sự khởi đầu thuận lợi là rất quan trọng. Brendan Finnegan, trợ lý giám đốc Đội cứu hỏa West Metro gần Denver cho biết: “Việc có đôi mắt có thể cảnh báo trước cho chúng tôi về khả năng có cuộc gọi 911 khiến nó trở thành một công cụ có giá trị đối với chúng tôi”.
Hệ thống của California xử lý được một nửa số đám cháy trước 911
California đã xây dựng một trong những mạng lưới camera lớn nhất cả nước thông qua Alert California, một hệ thống gồm hơn 1.200 camera được Cal Fire sử dụng. Cảnh sát trưởng Phillip SeLegue cho biết mạng lưới hiện phát hiện được khoảng một nửa số vụ cháy rừng trước khi có người gọi 911.
Một vụ hỏa hoạn gần đây gần Fresno đã được phát hiện khoảng 20 phút trước khi cuộc gọi khẩn cấp đầu tiên đến được với người điều phối. Lực lượng cứu hỏa đã phản ứng nhanh chóng và ngăn chặn ngọn lửa bùng phát. SeLegue cho biết: “Tại Cal Fire, một trong những nhiệm vụ của chúng tôi là ngăn chặn 95% các đám cháy trên diện tích 10 mẫu Anh trở xuống. "Hệ thống này giúp chúng tôi hoàn thành mục tiêu đó."
Mạng phát hiện đã giành được sự tin tưởng của người chỉ huy sự cố. SeLegue cho biết: “Chúng tôi đủ tin tưởng rằng khi nhận được phát hiện đó, chúng tôi đã bắt đầu quá trình gửi tài nguyên tới nó”.
Tại sao số phút lại quan trọng
Cháy rừng đã trở thành một trong những thảm họa thiên nhiên tàn khốc nhất ở Mỹ. Theo Climate Central, một số vùng ở miền Tây Hoa Kỳ hiện phải hứng chịu thời tiết cháy rừng mỗi năm nhiều hơn khoảng hai tháng so với những năm 1970 - hậu quả của nhiệt độ tăng, hạn hán kéo dài và thời tiết nóng, khô và gió kéo dài thường xuyên hơn.
Các vụ hỏa hoạn ở Spokane, Washington, vào mùa hè này - bao gồm cả vụ cháy Old Trails thiêu rụi các khu dân cư vào tháng 8 - là lời nhắc nhở mới nhất rằng thời điểm phát hiện một đám cháy rừng cũng quan trọng như nơi nó bắt đầu.
Vệ tinh và camera mặt đất được thiết kế để hoạt động cùng nhau: camera chỉ có thể nhìn thấy cảnh quan phía trước chúng, trong khi vệ tinh có thể quan sát những khu rừng, núi và đồng cỏ rộng lớn xa xôi, nơi không có camera và thường không có người để báo cháy. Kết hợp lại, chúng cung cấp cho lính cứu hỏa một bức tranh nhanh hơn và đầy đủ hơn về nơi đám cháy bắt đầu.
Một đám cháy được phát hiện nhanh chóng và được dập tắt khi vẫn còn nhỏ hiếm khi gây chú ý - đó chính xác là kết quả mà lực lượng cứu hỏa đang hướng tới. SeLegue nói: “Những đám cháy mà hệ thống này đã giúp chúng tôi điều động nguồn lực đến là những đám cháy mà bạn không đọc được trên báo chí”. "Những cái mà bạn không nhìn thấy."
Cẩm nang mở rộng cho AI trong ứng phó thảm họa
Việc xây dựng tính năng phát hiện cháy rừng là một phần trong xu hướng rộng lớn hơn của các hệ thống AI đang được triển khai để chống lại các thảm họa thiên nhiên, từ dự báo đường đi của lốc xoáy đến lập bản đồ lũ lụt. Điều làm nên sự khác biệt của lớp phát hiện cháy là vòng khép kín của nó: dữ liệu vệ tinh và camera truyền qua các bộ phân loại học máy, được các nhà phân tích con người xác thực trong vài phút và kích hoạt quyết định điều động — đôi khi trước khi bất kỳ con người nào nhận thấy khói ở phía chân trời.
Đối với các cơ quan dịch vụ khẩn cấp, tính kinh tế cũng rất hấp dẫn. Mạng camera và đăng ký dữ liệu vệ tinh có chi phí chỉ bằng một phần chi phí mà một trận cháy rừng lớn tiêu tốn trong chi tiêu ngăn chặn và hệ thống sẽ cải thiện khi có nhiều hình ảnh hơn. Với việc chùm FireSat vẫn còn nhiều năm nữa mới được triển khai đầy đủ, lợi ích ngắn hạn sẽ đến từ mặt đất: Pano AI và Alert California đều đang mở rộng phạm vi hoạt động của mình và các cơ quan cứu hỏa ở các bang khác đang nghiên cứu mô hình California.
Sự kết hợp giữa phạm vi bao phủ quỹ đạo và xác nhận trên mặt đất chỉ ra một tương lai trong đó câu hỏi không còn là liệu đám cháy có được báo cáo hay không mà là bao nhiêu phút sau khi đánh lửa, động cơ đầu tiên bắt đầu lăn bánh.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
