Моделирование лесных пожаров с помощью искусственного интеллекта меняет методы прогнозирования, планирования и реагирования пожарных служб на лесные пожары

Моделирование лесных пожаров с помощью искусственного интеллекта меняет методы прогнозирования, планирования и реагирования пожарных служб на лесные пожары, позволяя принимать более быстрые и точные решения на основе данных об окружающей среде в режиме реального времени.

При моделировании лесных пожаров с помощью искусственного интеллекта используется машинное обучение и прогностические алгоритмы для моделирования поведения лесных пожаров в различных условиях. В отличие от традиционных моделей, системы искусственного интеллекта могут обрабатывать огромные массивы данных, включая скорость ветра, влажность, количество топлива, рельеф местности и спутниковые снимки, и обновлять прогнозы в режиме реального времени. Это позволяет специалистам с большей точностью прогнозировать распространение, интенсивность и направление пожара.\

Прогнозирование в реальном времени и предсказание распространения огня

Современные модели искусственного интеллекта, например, разработанные в Калифорнийском университете и Университете Южной Калифорнии, объединяют спутниковые данные и генеративный искусственный интеллект для прогнозирования распространения лесных пожаров. Эти системы могут:

• Прогнозировать скорость роста пожара и расстояние до очага
• Определять зоны повышенного риска на основе карты горючих материалов
• динамически корректировать прогнозы по мере изменения условий.

Например, исследователи Университета Южной Калифорнии продемонстрировали, что ИИ может точно предсказать путь лесного пожара, используя спутниковые данные и данные о местности, даже когда новые данные ограничены.

Более разумное планирование подавления и эвакуации

Моделирование с помощью ИИ помогает принимать тактические решения во время активных лесных пожаров:

• определяет размещение оборудования и персонала для тушения
• Улучшение планирования эвакуации путем прогнозирования зон скопления людей
• Информирует о сроках реагирования и распределении ресурсов

Университет штата Вашингтон разрабатывает модели, учитывающие поведение людей во время эвакуации, например, во время пожара Тик в 2019 году, чтобы лучше предвидеть узкие места и повысить уровень общественной безопасности.

Смягчение последствий и применение в землепользовании

Помимо реагирования на чрезвычайные ситуации, ИИ помогает агентствам планировать наперед:

• FuelVision, разработанная в Калифорнийском университете, использует ИИ и спутниковые снимки для составления карты лесных пожаров с точностью 77 %.
• Инструменты ИИ помогают выявлять зоны повышенного риска для обработки, планирования землепользования и работы с населением.

Эти возможности особенно ценны на Аляске, где обширные удаленные ландшафты затрудняют традиционный мониторинг. Исследователи ASU применяют ИИ для моделирования риска пожаров в тундре и бореальных лесах, помогая агентствам определять приоритеты в работе по снижению риска.

⚠️ Соображения для пожарных агентств

Несмотря на то, что ИИ дает мощные преимущества, он не является непогрешимым. Агентствам рекомендуется:

• тщательно оценивать модели перед внедрением
• Понимать ограничения и потенциальные ошибки
• Сохранять человеческий контроль при принятии критических решений.

Источники:

WFCA - Как ИИ-моделирование лесных пожаров улучшает процесс принятия решений

ASU - Использование искусственного интеллекта для прогнозирования лесных пожаров на Аляске

https://news.asu.edu/20251028-science-and-technology-using-ai-help-predict-wildfires-alaska