Liangshan Fire Apocalypse: AI, yangın karşısında ne yapabilir?
Yazar | Miss Nervous Sister
Bu makale HyperAI'nin (ID: HyperAI) izniyle yeniden oluşturulmuştur.
4 Nisan'da Sichuan, Liangshan'daki orman yangınında bir kişi daha öldü, bu acımasız felakette öldürülen itfaiyecilerin toplam sayısı 31'e ulaştı. Bu acı verici bir sayı.
Orman yangınlarından kaçınmanın bir yolu yok ve yangınların neden olduğu büyük kayıpları raporlarda sık sık duyuyoruz. Öyleyse orman yangınına direnmenin bir yolu var mı?
Afet yardımı çalışmasında, makul bir kaynak tahsisi sağlamak için kapsamlı ve doğru bilgileri zamanında kavramak esastır. Şimdi, AI tabanlı teknoloji bir rol oynuyor ve zamana karşı yarışmamıza ve daha fazla can ve kayıp kurtarmamıza yardımcı olabilir.
Belki de bir dahaki sefere bir yangınla karşılaştığımızda, AI orman yangınlarının tahribatına dayanmamıza yardımcı olabilir.
Yangında rol oynayan AI teknolojisi
Sahne tanıtımı: Ortadan kaldırılamayan orman yangınları için, yapay zeka teknolojisi, uydu görüntüleri ile birlikte afet yardım süreci sırasında zamanında ve makul içgörüler sunarak insanların kayıpları en aza indirmesine yardımcı olabilir.
Anahtar kelimeler: Yangınla kurtarma, uydu görüntüleri, evrişimli sinir ağı
Geçen yıl ağır kayıplara uğrayan Kaliforniya yangınında, CrowdAI adlı bir şirket, kurtarmaya katılmak için uydu verilerini ve entegre görüntü vizyon teknolojisini kullandı.
CrowdAI, evrişimli sinir ağlarını eğitmek için Spacenet ve Deepglobe'dan uydu görüntülerini ve DigitalGlobe ve Planet Labs'tan gelen verileri kullanıyor.
Felaketin boyutunu tahmin etmek ve değerlendirmek ve ardından kurtarma kaynaklarının bilimsel olarak tahsis edilmesine ve daha bilimsel bir kurtarma planı formüle edilmesine yardımcı olmak için değerlendirme sonuçlarını kurtarma komuta merkezine bildirmek yalnızca bir saniye sürer.
Binaları uydu görüntülerinden tanıma
CrowdAI'nin özelleştirilmiş derin öğrenme modelinin yardımıyla, geleneksel evleri etiketlemenin yanı sıra, aynı zamanda carport, kamu hizmeti sundurmaları ve ahırlar gibi bağımsız yapılara da genişletildi.
O yangında, yapıyı uydu görüntüsünden belirledikten sonra afet öncesi ve sonrası görüntülerin karşılaştırmasına göre AI modeli, hasarın yerini kırmızı bir nokta ile işaretledi.
Hasarlı binaları kırmızı noktalarla işaretleyin
Tüm alana genişletin, işaretlerin sayısı ile felaketin ciddiyetini belirleyin ve ardından felaketin derecesini ayırt etmek için farklı renkler kullanın.
Son olarak, afet yardımı ve yeniden yapılanma çalışmaları için rehberlik etmesi için Google Earth veya ArcGIS üzerine işaretleyin.
Afetin farklı bölgelerdeki boyutu
CrowdAI'nin kurucusu ve CEO'su Devaki Raj, sürekli olarak değerlendirme hızını takip etme hedefi ile ilgili olarak, "Bir felaket meydana geldiğinde, hızlı bir şekilde tahminler yapmalıyız. Bu yüzden bu hıza ihtiyacımız var" dedi.
Birçok kurtarıcı ve üst düzey hükümet yetkilisi, kritik sorunları çözme verimliliğini artıran bu hızla oluşturulan veriler aracılığıyla kurtarma çalışmalarını daha makul bir şekilde koordine ettiler.
Afet durumunun değerlendirmesini olabildiğince doğru bir şekilde tamamlamak için, önceki yöntem çok fazla veri eğitimi gerektiriyor, ancak CrowdAI'deki makine öğrenimi başkanı Jigar Doshi, "Makine görme teknolojisi zaten olgun olduğu için çok fazla eğitmemize gerek yok (Afet durumu için) modeller etkili bir şekilde değerlendirilebilir. "
Yapay zeka tarafından yönlendirilen uydu verilerinin insani bakımı
CrowdAI, veri hizmetleri sağlamak için uydu görüntüleri, bilgisayar görüşü ve diğer teknolojileri kullanır.Farkı, esas olarak doğal afetlere odaklanmasıdır.
CrowdAI, kasırgalar ve yangınların neden olduğu hasarın değerlendirmesini incelemek için Facebook AI ile de işbirliği yaptı.
Araştırma sonuçları "Uydu Görüntülerinden Afet İçgörülerine" de NeurIPS konferansında kabul edildi. (Https://aiforsocialgood.github.io/2018/pdfs/track1/23_aisg_neurips2018.pdf)
Makalede, araştırmaları çok iyi sonuçlar elde etti: 2017'de Texas yakınlarındaki Harvey Kasırgası'ndan zarar gören yolları belirlerken, Santa Rosa yangınında hasarlı binaları belirlerken% 88,8'lik bir doğruluğa ulaştı. Malzeme zamanı doğruluk oranı% 81,1'e ulaştı.
Afet öncesi ve sonrasındaki resim verilerini karşılaştırarak ve manuel çıkarımla karşılaştırarak afet etki indeksi (DII) hesaplanır.
Felaket tahmini açısından CrowdAI, öngörülebilir afet modellerini de araştırıyor ve uydu görüntülerini aşabilecek derin öğrenme araçlarını aktif olarak geliştirmek için rüzgar, yağış ve sosyal medya verilerini entegre etmeye çalıştıkları söyleniyor.
Yangına karşı, AI ilerliyor
CrowdAI'ye ek olarak, diğer şirketler ve kuruluşlar da benzer çalışmalar yapıyor.
Doğa Koruma, orman yangınla mücadele araçlarını tanıtmak için küçük uydu görüntüleri ve yapay zeka teknolojisi kullanıyor. Yapay zeka veri analizi yoluyla çok sayıda küçük uydu, çekilen yüksek çözünürlüklü resimler, orman koşullarının gerçek zamanlı izlenmesi, zamanında önleme ve alarm sağlayabilir.
Orman yangını risk değerlendirmesini incelemek için AI teknolojisini kullanan Salo Science adlı bir şirket de var. Geliştirdikleri AI ürünleri ayrıca uydu görüntülerine ve verilerine dayanmaktadır.Ağaçların ve diğer faktörlerin analizi yoluyla, itfaiyecilere ormanın bölgesel topografik haritalarını ve risk gösterge verilerini sağlamak için kapsamlı topografya, topografya, yanıcı malzemeler ve diğer faktörler analiz edilir. Tehlike geldiğinde daha iyi seçimler yapmalarına yardımcı olun.
Salo Science, Kaliforniya orman yangınlarını ve orman kaybına ilişkin kereste kayıt verilerini analiz ediyor
Buna ek olarak, yangınla mücadele robotları ile ilgili araştırmalar da ilerlemektedir. Bir süre önce raporda, Xiaoshan yangın söndürme robotları büyük bir yangında yeteneklerini gösterdiler ve sonunda yangın sahnesine koşarak, yolu araştırarak ve itfaiyecilerle işbirliği yaparak yangını başarıyla söndürdüler. Ancak itfaiye robotları karmaşık araziyle başa çıkacak kadar akıllı değil ve şu anda tek başına afet yardımı gerçekleştiremiyorlar.
Belki de yakın gelecekte, yapay zeka veya robotlarla birleştirilen bu uygulamalar korkunç yangınların üstesinden gelebilir.
Google ve McKinsey Global Research tarafından hazırlanan ve yapay zekanın insanlığa fayda sağladığı vakalara odaklanan bir raporda, "Yapay zeka, kurtarma çalışmalarını ve acil durum hazırlığını daha doğru bir şekilde sağlayabilir ve insan kurtarmadan daha hızlı ve daha uygulanabilirdir. Kapsam daha geniştir. "
Yapay zekanın yangını bastırabileceği günü dört gözle bekliyoruz!
