加州消防员利用人工智能应对日益严重的野火威胁

2025-01-08 23:58:21 UTC

利用人工智能加快野火探测速度为加州消防员提供了重要支持，但也有人认为需要更多资金。

南加州的野火越来越猛烈，也越来越难以预测，这迫使消防员采用最先进的技术来保持领先。

本周二，一场暴风在整个洛杉矶地区点燃了多处大火，包括太平洋帕利塞德山麓和帕萨迪纳北部阿尔塔迪纳附近的伊顿峡谷地区，这表明野火越来越难以预测。

根据加利福尼亚州林业和消防局的数据，加州有超过 2.6 万英亩的土地正在燃烧，但控制范围为零。

人工智能正成为一种重要工具，有助于更快地发现火灾，改进灭火策略，重塑野火的管理和扑救方式。在天气预报和自然灾害恢复方面，人工智能也变得越来越重要。

加利福尼亚大学圣迭戈分校的研究人员开发的 ALERT California 系统是用于野火探测的项目之一，该系统管理着遍布加州的数千台摄像机。

上周五，橙县消防局（Orange County Fire Authority）分享了一段视频，视频中加州尔湾（Irvine）的一处植被着火，是人工智能利用加州警报系统探测到的。

"橘郡消防局公共信息官 Thanh Nguyen 队长告诉解密者："我们这个故事的独特之处在于，这是橘郡第一次在没有人类拨打 911 的情况下，收到来自摄像头系统和人工智能的通知。

阮指出，该机构所谓的偏远 "高风险地区 "的摄像头发现了火灾。

Alert California 系统由一个由 1000 个摄像头组成的网络组成，这些摄像头利用机器学习来判断是否真的发生了火灾，并将这一信息传递给操作员和紧急救援人员。

"Nguyen 说："除非你当时正巧看着摄像头，否则你可能会错过，这就是人工智能的作用所在。"它检测到这段视频有些不对劲，然后通知了加州警报系统的人员。

Nguyen 解释说，加州警报网络至少由两人全天候轮班监控。一旦接到通知，该团队就会对视频进行评估，然后决定是否需要向当地消防部门通报。

"Pano AI 的联合创始人 Arvind Satyam 告诉Decrypt："延误会让火势不可控制地蔓延，增加对社区和环境的风险。"此外，易受野火影响的地形广阔且往往偏远，这使得全面监控具有挑战性。"

总部位于旧金山的 Pano AI 公司于 2019 年成立，主要开发人工智能驱动的野火和灌木丛火探测技术。

萨蒂亚姆说，"需要更快的扩展和更多可操作的见解"。"满足这一需求需要州和联邦层面加大支持和资金投入"。

这位联合创始人进一步解释说，野火等自然灾害是一个 "社会'我们'的问题"，需要投资预防技术，"必须成为公共/私营伙伴关系，将此作为优先事项"。

随着最近加州野火的蔓延，摄像机正在拍摄帕利塞德大火和伊顿峡谷大火造成的破坏。

"Ember Flash Aerospace 公司首席执行官约瑟夫-诺里斯（Joseph Norris）告诉解密网："我们周一就知道帕利塞德是一个非常危险的地区。"因此，这是一个很好的机会，人们可以去检查并确保他们的传感器已经取出，并且正在工作，收集我们需要的数据。"

Ember Flash Aerospace公司于2021年成立，总部设在旧金山，主要开发野火探测设备和应用，但探测野火需要的不仅仅是发现烟雾。

"诺里斯说："这既是粒子探测，也是光学传感器。"我们不拍摄视频，但我们使用机器学习和人工智能来识别显示烟雾的小模式。传感器网络允许我们在现场使用多个传感器进行三角测量。

正如诺里斯所解释的，速度是人工智能成为野火探测和减灾理想工具的关键因素。

"这几乎是 100% 的速度，因为我们可以汇总来自许多来源的数据，"他说。他说："这使我们公司能够与他人共享数据，汇总数据，并更快地做出决策。在实时情况下，事情可能会发生变化，而人工智能让这一切比以往任何时候都更有可能。

即使在广泛部署摄像头的情况下，诺里斯仍强调需要提高火灾探测的速度和效率。

"他说："最大的挑战只是意识问题。他说："是意识和采用。他说："摄像机价格昂贵，安装摄像机增加了成本，限制了部署并留下了盲点。

诺里斯乐观地认为，随着成本的降低，将会有更多廉价的方法来应对野火。

"我知道情况会有所改善，"他说。

编辑：塞巴斯蒂安-辛克莱

Source: decrypt.co