南加州的野火越来越激烈和不可预测，促使消防员采用尖端技术保持领先地位。
周二，一场风暴引发了几场野火，这表明野火的不可预测性越来越大 火灾 整个洛杉矶地区，包括太平洋帕利塞德山麓和加利福尼亚州阿尔塔迪纳以北的伊顿峡谷地区 帕萨迪纳 .
完毕 26000英亩 据加利福尼亚州林业和消防部称，在加利福尼亚州燃烧的垃圾没有受到任何控制。
人工智能正在成为一种关键工具，有助于更快地发现火灾，改进消防策略，重塑野火的管理和扑灭方式。它在天气方面也变得越来越重要 预测 以及自然灾害恢复。
用于野火探测的项目之一是 加州警报 该系统由加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发，管理着遍布加州的数千台摄像机。
周五，奥兰治县消防局分享了一段加利福尼亚州欧文市植被火灾的视频，该视频由人工智能使用加州警报系统检测到。
奥兰治县消防局公共信息官Thanh Nguyen上尉告诉记者：“我们这个故事的独特之处在于，这是我们第一次在奥兰治县收到来自摄像头系统和人工智能的通知，而没有任何人拨打911。” 解密 .
Nguyen指出，火灾是由位于该机构所谓的偏远“高风险地区”的摄像头发现的
这个 加州警报 该系统由1000个摄像头组成的网络组成，这些摄像头使用机器学习来确定是否确实发生了火灾，并可以将这些信息传递给操作员和应急响应人员。
Nguyen说：“除非你当时碰巧在看相机视图，否则你可能会错过它，这就是人工智能发挥作用的地方。”。“它检测到这段视频有问题，然后通知了ALERT California的人。”
Nguyen解释说，Alert California网络由至少两人全天候轮班监控。该团队在收到通知后对视频进行评估，然后确定是否需要向当地消防部门标记。
Pano AI的联合创始人Arvind Satyam表示：“延迟会使火灾无法控制地蔓延，增加社区和环境的风险。” 解密 “此外，容易发生野火的广阔且往往偏远的景观使全面监测变得具有挑战性。”
2019年推出，总部位于旧金山 Pano AI 开发了人工智能驱动的野火和林火探测技术。
萨蒂扬说，“需要更快的扩展和更具可操作性的见解”。“满足这一需求需要在州和联邦层面增加支持和资金。”
这位联合创始人进一步解释说，野火等自然灾害是一个“社会‘我们’问题”，需要投资预防技术，“必须成为公共/私人伙伴关系，将其作为优先事项”
随着加利福尼亚州最近的野火蔓延，摄像机正在捕捉帕利塞德和伊顿峡谷大火造成的破坏。
Ember Flash航空航天的首席执行官约瑟夫·诺里斯告诉《卫报》：“我们周一就知道帕利塞德斯是一个非常危险的地区。” 解密 “因此，这是一个很好的机会，让人们去检查并确保他们的传感器已经出来，他们正在工作并收集我们需要的数据。”
于2021年推出，总部位于旧金山， Ember Flash Aerospace 开发野火探测设备和应用程序，尽管探测野火不仅仅是发现烟雾。
诺里斯说：“这是粒子探测和光学传感器。”。“我们不拍摄视频，但我们使用机器学习和人工智能来识别指示烟雾的小模式。传感器网络允许我们在现场使用多个传感器进行三角测量。”
正如诺里斯所解释的那样，速度是使用人工智能进行野火检测和缓解的关键因素。
他说：“这几乎是100%的速度，因为我们可以聚合来自许多来源的数据。”。“它允许我们的公司与他人共享数据，汇总数据，并做出更快的决策。实时地，事情可能会发生变化，人工智能使这比以往任何时候都更有可能。
即使广泛部署了摄像头，诺里斯也强调了需要更高的火灾探测速度和效率。
他说：“最大的挑战就是提高认识。”。他说：“这是意识和采用。摄像头很昂贵，安装它们会增加成本，限制部署并留下盲点。”。
诺里斯乐观地认为，随着成本的下降，将有更便宜的选择来应对野火。
“我知道情况会好转，”他说。
编辑人 塞巴斯蒂安·辛克莱
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