الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف حرائق الغابات بشكل أسرع من البشر
يخضع نظام التنبؤ للاختبار بينما يستعد غرب الولايات المتحدة لموسم حرائق غابات مدمر آخر
الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف حرائق الغابات بشكل أسرع من البشر
اشتعلت نار Tubbs Fire في ولاية كاليفورنيا للنبيذ في عام 2017.
سام واليس
خلال السنوات الثماني التي قضاها كمدير للإنذار والتنبيه المجتمعي في مقاطعة سونوما بكاليفورنيا ، شاهد سام واليس حرائق الغابات مرارًا وتكرارًا في المدن والبلدات الصغيرة التي يحميها.
في كثير من الأحيان دون سابق إنذار ، دمرت الحرائق المنازل وتفحمت التلال الخلابة في المنطقة والوديان وكروم العنب شمال سان فرانسيسكو. اضطر واليس إلى إخلاء منزله العام الماضي.
وفي عام 2017 كان تتناثر ممتلكاته مع الحطام التي تحملها الرياح من القاتل، 37000 فدان تابس النار ، واحدة من الأكثر تدميرا في تاريخ ولاية كاليفورنيا.
يقول واليس: “كان حريق Tubbs الحدث الأساسي ، وهو حريق هائل للغاية وسريع الحركة لم يكن لدينا أي وسيلة لتعقبه.
بمجرد إخماد هذا الحريق ، بدأت العديد من الوكالات المحلية في تركيب نظام من الكاميرات المثبتة على الأبراج ، يسمى ALERTWildfire ، للبحث عن الدخان واللهب حتى يمكن مهاجمة الحرائق قبل اندلاعها خارج نطاق السيطرة.
يقوم 21 جهازًا عالي الطاقة في مقاطعة سونوما بمسح وتصوير المناطق المعرضة للحريق.
يرسلون كل 10 ثوانٍ صورًا تساعد في تأكيد – وفي بعض الأحيان اكتشاف – حالات التفجر. يحاول المرسلون في مركز طوارئ الإطفاء في المقاطعة مراقبة هذه الصور الواردة ، وعرضها على جدار شاشات الفيديو ، وتنبيه طواقم الطوارئ إذا رأوا أي دخان مريب. كما أنهم يتلقون 911 مكالمة من المواطنين.
يقول واليس إن الأمر يتطلب القيام به كثيرًا ، لا سيما عندما تكون المخاطر عالية جدًا.
“لا يمكنك أن تجعل شخصًا ما يحدق في ذلك الجدار طوال النهار وطوال الليل ، في انتظار حدوث النار.”
اليوم لديه شريك جديد قوي – لا يعرف الكلل -: منذ الأول من مايو ، يقوم برنامج ذكاء اصطناعي مرتبط بالكاميرات بفحص جميع الصور ، ومقارنتها بالصور التاريخية لنفس المواقع بمعدل مستحيل للعين البشرية.
إذا بدا أي شيء في غير محله ، يقوم النظام بتنبيه مركز الإرسال. الهدف هو التحقيق في اندلاع حرائق محتملة في وقت مبكر وإحضار رجال الإطفاء إليهم بسرعة أكبر.
وكما يقول جراهام كينت ، الذي طور نظام ALERTWildfire ويدير مختبر نيفادا لرصد الزلازل في جامعة نيفادا ، رينو.
دخان من حرق متحكم فيه
التقطت كاميرا ALERTWire دخانًا من الحرق المتحكم فيه.
تشير الخريطة الموجودة على اليمين إلى موقعها شرق بيتالوما بولاية كاليفورنيا مباشرة.
في الأسابيع التي تلت تفعيل مقاطعة سونوما للتكنولوجيا بالكامل ، تفوقت منظمة العفو الدولية على 911 مكالمة بما يصل إلى 10 دقائق – وهي نافذة زمنية صغيرة ولكنها يمكن أن تعني الفرق بين اللطخة الحارقة وحرائق الغابات الجامحة. يقول واليس: “أنا متفائل بحذر بأن الذكاء الاصطناعي هو خدمة يمكن أن تساعد في الحفاظ على سلامة بلدي”.
يتحسن النظام أسبوعيًا حيث يتعلم المرسلون كيفية استخدامه ، كما يقول KT McNulty ، المدير التنفيذي لمركز Sonoma لإطلاق النار ونظام EMS. أضاف مطورو البرمجيات لوحة معلومات ، وتنبيهات صوتية وميزات أخرى تعمل على تحسين التنسيق بين الذكاء الاصطناعي والمشغلين البشريين ، كما تقول.
لا يزال يتعين على خوارزميات الذكاء الاصطناعي القيام ببعض التعلم ، وفي بعض الأحيان لا تزال مكالمات 911 تتغلب عليها. يقدر نيل ساهوتا ، المخترع الذي عمل مع شركة IBM ويقدم المشورة للأمم المتحدة بشأن قضايا الذكاء الاصطناعي ، أن النظام سيحتاج إلى “رؤية” 70 حريقًا حقيقيًا على الأقل للحصول على معلومات كافية.
كما يحتاج أيضًا إلى تعلم “مفردات” تضاريس مقاطعة سونوما – للتمييز بين الدخان والغيوم أو الضباب ، على سبيل المثال (مرة واحدة ، تم تشغيل الذكاء الاصطناعي بواسطة البخار من السخانات ، وهو حقل محلي للطاقة الحرارية الأرضية).
يقول ساهوتا ، الذي لا ينتمي إلى مشروع سونوما ، إن القضاء على مثل هذه الإيجابيات الكاذبة سيستغرق وقتًا. يأمل واليس أن يبدأ النظام في توفير معلومات استخباراتية يمكن الاعتماد عليها باستمرار بحلول نوفمبر.
كانت مجتمعات أخرى في كاليفورنيا تراقب Sonoma الرائدة في مجال مراقبة الذكاء الاصطناعي.
يقول كينت إن البعض على وشك التعهد بالعمل مع شركة Alchera الكورية الجنوبية ، التي وفرت نظام سونوما. هدف الشركة هو توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي ليشمل جميع كاميرات ALERTWildfire البالغ عددها 850 عبر ست ولايات غربية ، كما يقول روبرت جراي ، ممثل Alchera.
يتم اختبار تقنية الكشف المبكر المماثلة في نيو مكسيكو ، حيث يستخدم مديرو الأراضي الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية بالأشعة تحت الحمراء والإبلاغ عن البيانات التي تشير إلى “النقاط الساخنة” السطحية التي يمكن أن تكون حرائق مبكرة. في البرازيل ، نشر العلماء نظام ذكاء اصطناعي يعالج الصور من كاميرات 360 درجة مثبتة على الأبراج ، لتنبيه المسؤولين المحليين بشأن أي حرائق ظاهرة. في غضون ثلاث سنوات ، قلل النظام وقت اكتشاف الحرائق من متوسط 40 دقيقة إلى أقل من خمس. كينت وتطلق كاميرا شبكة دعا BushfireLIVE ، والتي سوف تستخدم نظام AI Alchera في منطقة حول العاصمة الاسترالية كانبيرا.
تم وضع كاميرا ALERTWildfire لعرض منطقة Geysers في مقاطعة Sonoma مثبتة على برج مرافق موجود وخريطة لموقعها.
تم وضع كاميرا ALERTWildfire لعرض منطقة السخانات في مقاطعة سونوما ومركبة على برج مرافق موجود.
تُظهر الخريطة الموجودة على اليمين موقع الكاميرا بسهم أبيض. تشير الأسهم الزرقاء إلى وجود كاميرات أخرى في المنطقة. الائتمان: ALERTWildfire.org
في نهاية المطاف ، قد تتمكن شبكات الكشف عن الذكاء الاصطناعي من قياس مخاطر الحرائق قبل أن تبدأ. يتطلب ذلك تدريب نظام لدمج البيانات التاريخية من صور الكاميرا مع مجموعة متنوعة من العوامل المعروفة بأنها تساهم في اندلاع حريق ، مثل مستويات هطول الأمطار والرطوبة والرطوبة في الغطاء النباتي. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة وتجميع ملايين من نقاط البيانات هذه في الوقت الفعلي ، أسرع بكثير مما يستطيع البشر. يقول ساهوتا: “عندما تلتقي كل قطع الألغاز هذه معًا لتكوين حريق محتمل ، سنكون قادرين على التنبؤ بالمكان الذي قد تندلع فيه الحرائق بالفعل”.
بعد تحديد النقاط الساخنة المحتملة ، يمكن للمسؤولين اتخاذ خطوات لتقليل المخاطر عن طريق إزالة الفرشاة الجافة ، ووضع نيران عكسية محكومة لحرق الوقود المحتمل ، وغيرها من التدابير.
في أستراليا
حيث اشتعلت الحرائق أكثر من 47 مليون فدان وقتلت ما مجموعه 34 شخصًا في عامي 2019 و 2020 – يستخدم مديرو الأراضي Google Earth وبيانات المناخ وأنظمة الذكاء الاصطناعي لاختبار هذه التكنولوجيا. وجد العلماء الذين درسوا بيانات الحرائق الأسترالية من 2001 إلى 2019 أن أهم سبب لحرائق الغابات هو رطوبة التربة ، تليها درجة حرارة الهواء ومؤشر مستويات الجفاف ، وفقًا لورقة نُشرت العام الماضي في مجلة Remote Sensing .
تساعد مثل هذه النتائج في تحديد أولويات المتغيرات التي يجب على الذكاء الاصطناعي مراقبتها.
