Новые инструменты, от сканирования растительности до детекторов дыма на 360 градусов, пытаются пролить свет на наиболее опасные темные участки электросети
Предотвращение лесных пожаров традиционно опиралось на простые инструменты, такие как жесткие циклы проверок и аварийное отключение электроэнергии. Сейчас новое поколение технологических стартапов предлагает более целенаправленный подход: использовать искусственный интеллект, чтобы помочь коммунальным компаниям решить, что проверять и где вмешиваться, прежде чем искра превратится в пламя.
Ставки растут. В 2025 году в США было зарегистрировано более 77 000 лесных пожаров — значительно больше, чем в среднем за последнее десятилетие, — и сгорело более пяти миллионов акров. В течение нескольких месяцев ресурсы по борьбе с пожарами были на пределе. Из-за продолжающегося потепления климата засухи повторялись, и лесные пожары в настоящее время представляют угрозу почти круглый год.
Различные факторы, от погодных условий и структуры растительности до инфраструктуры электросетей и деятельности человека, затрудняют прогнозирование лесных пожаров. Амстердамская компания Overstory разработала систему мониторинга растительности с использованием искусственного интеллекта, чтобы помочь коммунальным компаниям выявлять опасные деревья, которые с наибольшей вероятностью могут упасть вблизи линий электропередач. Цель состоит в том, чтобы предотвратить возникновение искр, которые могут перерасти в лесной пожар.
О поддержке научной журналистики
Если вам понравилась эта статья, подумайте о том, чтобы поддержать нашу журналистику, отмеченную наградами, подписавшись на нее. Приобретая подписку, вы помогаете обеспечить будущее впечатляющих историй об открытиях и идеях, формирующих наш современный мир.
Это серьезная задача. В районах Калифорнии, подверженных наибольшему риску возникновения пожаров, контакт с растительностью является причиной значительной доли возгораний, вызванных коммунальными услугами. «Горючая растительность, такая как деревья, трава или кустарники, является основным источником возгорания, и это один из факторов, который контролируют коммунальные службы», — говорит Соня Сачдева, специалист по когнитивным наукам из Overstory, которая специализируется на принятии решений по борьбе с лесными пожарами.
Для управления растительностью коммунальные компании обычно отправляют бригады для обхода линий электропередач или периодических полетов на вертолетах для сбора информации с помощью лидара (системы обнаружения света и определения дальности) — технологии, используемой для точного отображения местности с высокой точностью.разрешение, трехмерные изображения. Но оба способа могут быть медленными, дорогостоящими и неэффективными.
В Overstory используется другой подход. Чтобы обеспечить целенаправленный просмотр на основе карты, компания получает спутниковые снимки высокого разрешения, основанные на местоположении энергосети коммунальной компании. Затем он запускает набор запатентованных моделей компьютерного зрения, позволяющих определить высоту деревьев, их разрастание, состояние здоровья и смертность, а также факторы, связанные с лесными пожарами, такие как погибшая трава, кустарники и уровень влажности.»Цель состоит не в том, чтобы заменить людей, а в том, чтобы помочь коммунальным компаниям понять, куда направлять свои бригады», — говорит Фиона Спруилл, генеральный директор Overstory. «Мы даем свои предложения, основанные на нашем анализе. Но, в конечном счете, решения принимаются людьми в полевых условиях, которые стоят перед деревьями», — говорит она.
Результаты являются многообещающими. По словам Эндрю Абранчеса, директора PG&E, одного из клиентов Overstory, компании Pacific Gas and Electric (PG&E), в 2025 году количество возгораний, предположительно вызванных растительностью, сократилось почти на 50 процентов по сравнению с предыдущим годом. вице-президент по борьбе с лесными пожарами.
Но у технологии есть пределы. Данные Overstory предоставляют частые снимки, но это не прямая трансляция; спутниковые снимки по-прежнему отстают от оповещений сети камер в режиме реального времени. «В любой работе по моделированию присутствует определенная степень неопределенности», — говорит Сачдева. «Но в этом процессе всегда присутствует человеккогда мы что-то предлагаем.”
Еще одним направлением в технологии обнаружения пожаров, которую иногда называют firetech, является разработка средств обнаружения на базе искусственного интеллекта. Компания Pano AI, базирующаяся в Сан-Франциско и занимающаяся обнаружением лесных пожаров, разработала свои собственные камеры с панорамированием, наклоном и зумом, которые могут сканировать на 360 градусов в поисках аномалий. Наборы изображений загружаются 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, на облачные мониторы искусственного интеллекта для определения дневных признаков задымления и ночных признаков жара, которые дополняются дополнительными данными, такими как данные геостационарного спутника и информация от аварийных служб.
<источника Media="(мин-ширина: 0px)" srcSet="https://static.scientificamerican.com/dam/m/f8d719bd5ffe07aa/original/PG-E-hazard-awareness-warning-center.jpeg?m=1770401595.977&w=1000 1000Вт, https://static.scientificamerican.com/dam/m/f8d719bd5ffe07aa/original/PG-E-hazard-awareness-warning-center.jpeg?m=1770401595.977&w=1200 1200Вт, https://static.scientificamerican.com/dam/m/f8d719bd5ffe07aa/original/PG-E-hazard-awareness-warning-center.jpeg?m=1770401595.977&w=1350 1350w, https://static.scientificamerican.com/dam/m/f8d719bd5ffe07aa/original/PG-E-hazard-awareness-warning-center.jpeg?m=1770401595.977&w=2000 2000Вт, https://static.scientificamerican.com/dam/m/f8d719bd5ffe07aa/original/PG-E-hazard-awareness-warning-center.jpeg?m=1770401595.977&w=600 600Вт, https://static.scientificamerican.com/dam/m/f8d719bd5ffe07aa/original/PG-E-hazard-awareness-warning-center.jpeg?m=1770401595.977&w=750 750 Вт https://static.scientificamerican.com/dam/m/f8d719bd5ffe07aa/original/PG-E-hazard-awareness-warning-center.jpeg?m=1770401595.977&w=900 900 Вт" размеры="(мин-ширина: 2000 Пикс.) 2000 Пикс., (мин-разрешение: 3dppx) 50vw, (мин-разрешение: 2dppx) 75vw, 100vw"/>
<п class="" данные-блок="sciam/пункте">эксперты перекрестных ссылок каждое AI обнаружение с камер наблюдения, чтобы различать дыма и двойники, например, тумана, пыли или облака, — говорит Соня Кастнер, председатель правления пано ИИ. и ldquo;Как только человек убедится, что это действительно огонь, они вытесняют оповещения по SMS и электронной почте и травматологии; говорит она.
Партнерство Pano AI с государственной службой штата Аризона (APS), крупнейшей коммунальной компанией штата Аризона, за последние два года сократило время реагирования на пожары. «Pano [AI] постоянно опережает 911 вызовов», — говорит Скотт Борденкирхер, директор APS по лесному хозяйству и ликвидации последствий пожаров, и иногда делает это на «10-15-25 минут», что позволяет пожарным реагировать быстрее.
Однако Борденкирхер отмечает, что эффективность камер обнаружения на базе искусственного интеллекта также зависит от четкой видимости, а это означает, что дым должен подниматься достаточно высоко, чтобы его можно было увидеть с камер. Обнаружение также ограничено областями, где установлены камеры, в результате чего некоторые районы Аризоны остаются без покрытия.
Pano AI был создан на основе идей, которые впервые были изучены в научных исследованиях лесных пожаров. Одной из таких первых инициатив стала программа ALERTCalifornia, проводимая Калифорнийским университетом в Сан-Диего в рамках программы общественной безопасности, которая использует камеры и искусственный интеллект, чтобы помочь местным пожарным службам выявлять лесные пожары в режиме реального времени. Нил Дрисколл, главный исследователь ALERTCalifornia, говорит, что до появления искусственного интеллекта обнаружение пожаров часто начиналось со звонков в службу 911. «Вы должны отправить батальон, чтобы убедиться, что пожар настоящий, а это занимает огромное количество времени», — говорит он. Но теперь, благодаря системе обнаружения, пожары можно идентифицировать и наблюдать за ними еще до поступления звонков в службу 911.
«Мы значительно сократили время реагирования», — говорит Дрисколл. говорит. Есть надежда, что сэкономленное время приведет к уменьшению масштабов пожаров.
