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 ロンドン

この夏、気候変動によって引き起こされた山火事がマウイ島から地中海に至る地域社会を破壊し、多くの人が死亡し、消防士が疲弊し、新たな解決策への需要が高まっています。 人工知能に参入します。

消防士や新興企業は、AI 対応カメラを使用して地平線をスキャンして煙の兆候を探しています。 ドイツの企業は、宇宙からの火災を検知するための衛星群を構築しています。 そしてマイクロソフトは AI モデルを使用して、次の火災がどこで発生するかを予測しています。

世界の温暖化に伴って山火事が大規模かつ激しさを増しており、消防士、公益事業、政府は最新の AI テクノロジーを活用して火災を先取りしようと先を争っている。AI テクノロジーは生活を変える可能性への恐怖と興奮の両方をかき立てている。 応急対応者はますます緊張しており、AI が自分たちの優位性を提供してくれることを望んでいますが、テクノロジーが正確であることを確認するには依然として人間が必要です。

カリフォルニア州の主要消防機関は今夏、1,000台以上の山頂カメラの映像から煙を探すAIシステムのテストを開始し、現在それを州全体に拡大している。

このシステムは「異常」を発見し、緊急指令センターに警告するように設計されており、スタッフはそれが本当に煙なのか、それとも空気中の何かなのかを確認する。

「この利点は、すぐに画面に表示され、通信指令担当者や電話受付担当者がその画面に問い合わせて、作業員を派遣するかどうかを決定できることです」とカリフォルニア林業局情報部首席補佐官のフィリップ・セレーグ氏は語った。 防火。

カメラは、これまで従業員が監視する必要があったネットワークの一部であり、AI システムが消化するための数十億バイトのデータを提供します。 煙の目撃情報を人間が確認する必要は依然としてあるものの、このシステムは通常、複数の画面とカメラを監視しているスタッフの疲労を軽減し、火や煙の可能性がある場合にのみ見るように警告するのに役立つとセリーグ氏は述べた。

もう役に立ちました。 大隊長は真夜中に煙警報を受信し、携帯電話でそれを確認し、サンディエゴの司令センターに電話して遠隔地に初期対応者を緊急出動させた。

通信指令担当者らは、警報がなかったら翌朝まで気づかなかった可能性が高く、火災はさらに大きくなっていただろうと述べたとセリーグ氏は述べた。

サンフランシスコの新興企業である Pano AI も同様のアプローチを採用しており、携帯電話の塔にカメラを取り付けて煙をスキャンし、消防署、電力会社、スキー場などの顧客に警告します。

カメラには AI の一種であるコンピューター ビジョン機械学習が使用されています。

「彼らは煙を検知するか否かに特化して訓練されており、煙の画像と煙ではない画像を使って訓練している」とCEOのソニア・カストナー氏は語った。

これらの画像は、ホットスポットをスキャンする政府の気象衛星からのフィードや、ソーシャル メディアの投稿などの他のデータ ソースと組み合わされます。

この技術は、山火事を検知する従来の方法における主要な問題の 1 つを回避します。つまり、作業員や放水飛行機が出動する前に職員の確認が必要となる、通行人からの 911 通報に依存するというものです。

「一般的に、これらの 911 通報のうち、実際に山火事が発生しているのは 20 件に 1 件だけです。 たとえ火災の季節であっても、それは雲や霧、あるいはバーベキューかもしれません」とケストナー氏は語った。

Pano AI のシステムは依然として最終確認に依存しており、マネージャーはカメラ フィードのタイムラプスを再生して煙が立ち上っていることを確認します。

森林火災と戦うためには、「テクノロジーは本当に不可欠なものになりつつある」と、オレゴン州最大の電力会社であり、Pano AI の顧客でもあるポートランド・ゼネラル・エレクトリック社のエネルギー供給担当上級副社長、ラリー・ベッケダール氏は語る。

電力会社は、送電線が風で倒れたり、倒木に当たったりすることで、山火事の発生に関与することがあります。 ハワイの電力会社は、この夏マウイ島で同社の送電線が強風で落ちたとみられる壊滅的な火災を引き起こしたことを認めた。

オレゴン州の 51 都市に電力を供給している PGE は、26 台の Pano AI カメラを導入しており、ベッケダール氏は、これらのカメラが対応の迅速化と緊急サービスとの連携に役立っていると述べました。

以前、消防署は「物を探して走り回っていましたが、それがどこにあるのかさえ正確に把握していませんでした」と彼は言いました。 カメラは火災をより迅速に検出し、チームをより早く現場に派遣するのに役立ち、応答時間を最大 2 時間短縮します。

「火災がいかに早く広がり、拡大するかという点で、これは重要なことだ」とベッケダール氏は語った。

AI を使用して火災の煙を検出するのは「比較的簡単です」とマイクロソフトのチーフ データ サイエンティスト、フアン ラビスタ フェレス氏は述べています。

「簡単ではないのは、十分な場所をカバーする十分な数のカメラを用意することだ」と彼は、この夏に火災が発生したカナダ北部の広大な僻地を指しながら語った。

マイクロソフトのフェレス氏のチームは、火災が発生する可能性が高い場所を予測する AI モデルを開発してきました。 彼らは、気候と地理空間データとともに、以前に火災が発生した地域の地図をモデルに入力しました。

このシステムには限界があり、落雷のようなランダムな出来事を予測することはできません。 しかし、それは可能です