მთავარი წაღებები
- ბოლოდროინდელმა კვლევამ აჩვენა, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ელვისებური დარტყმის პროგნოზირება და ადამიანების დაცვა ტყის ხანძრისგან.
- AI ასევე დაგეხმარებათ სატელიტური სისტემებიდან მიღებული მონაცემების დამუშავებაში და ცრუ განგაშის გამოყოფაში.
- კოლორადოს ერთ-ერთი ქალაქი იყენებს AI-ზე მომუშავე პროგრამას, რომელიც აკონტროლებს კვამლის ანგარიშებს 90 კვადრატულ მილზე.
ხელოვნური ინტელექტის (AI) ბოლოდროინდელმა მიღწევებმა შეიძლება დაეხმაროს ადამიანების დაცვას ტყის ხანძრისგან.
ახალი კვლევა აჩვენებს მანქანათმცოდნეობის კომპიუტერულ ალგორითმებს, რომლებიც აუმჯობესებენ საკუთარ თავს ადამიანების პირდაპირი პროგრამირების გარეშე, შეუძლიათ გააუმჯობესონ ელვისებური პროგნოზები. იმის უკეთ გაგება, თუ სად შეიძლება ელვა დაარტყას, შეიძლება დაგვეხმაროს ციდან ჭანჭიკებით გაჩენილი ხანძრის პროგნოზირებაში.
"დისტანციურად ზონდირებული მონაცემების შერწყმა ინფორმაციასთან, როგორიცაა წინა ხანძრების, მცენარეების ჯანმრთელობა და სიმშრალე, AI-ს შეუძლია გააუმჯობესოს ტყის ხანძრის მონიტორინგი და ველური ხანძრის გავრცელების პროგნოზირება, " სკოტ მაკარო, მეცნიერების ვიცე პრეზიდენტი, ინოვაცია და განვითარება ამინდის პროგნოზირების კომპანია AccuWeather-ში, რომელიც არ იყო ჩართული კვლევაში, განუცხადა Lifewire-ს ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში.
საშიშროების პროგნოზირება
გაუმჯობესებული ელვისებური პროგნოზი ხელს შეუწყობს პოტენციური ხანძრის მომზადებას და ელვის უსაფრთხოების გაფრთხილებების გაუმჯობესებას.
"მანქანური სწავლების საუკეთესო საგნები არის ის, რაც ჩვენ ბოლომდე არ გვესმის. და რა არის ის, რაც ატმოსფერულ მეცნიერებათა სფეროში რჩება ცუდად გაგებული? ელვა", - თქვა დეჰიუნ კიმმა, ატმოსფერულ მეცნიერებათა პროფესორმა. ვაშინგტონის უნივერსიტეტი, რომელიც ჩართული იყო ბოლო კვლევაში, ნათქვამია საინფორმაციო გამოშვებაში. „ჩვენი ცოდნით, ჩვენი ნამუშევარი პირველია, რომელმაც აჩვენა, რომ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შეიძლება მუშაობდეს ელვაზე."
ახალი ტექნიკა აერთიანებს ამინდის პროგნოზს მანქანური სწავლის განტოლებასთან, რომელიც დაფუძნებულია წარსული ელვისებური მოვლენების ანალიზზე. კვლევის ავტორებმა განაცხადეს, რომ ჰიბრიდულ მეთოდს შეეძლო ელვის პროგნოზირება სამხრეთ-აღმოსავლეთ აშშ-ზე ორი დღით ადრე, ვიდრე არსებული წამყვანი ტექნიკა.
მკვლევარები ავარჯიშებდნენ სისტემას ელვისებური მონაცემებით 2010 წლიდან 2016 წლამდე, რაც საშუალებას აძლევდა კომპიუტერს აღმოეჩინა ურთიერთობა ამინდის ცვლადებსა და ელვის ჭანჭიკებს შორის. შემდეგ მათ გამოსცადეს ტექნიკა ამინდზე 2017 წლიდან 2019 წლამდე, შეადარეს ხელოვნური ინტელექტის მხარდაჭერილი პროცესი და არსებული ფიზიკაზე დაფუძნებული მეთოდი, ელვისებური დაკვირვებების გამოყენებით ორივეს შესაფასებლად.
AI-ს შეუძლია დაეხმაროს სატელიტური სისტემებიდან მიღებული მონაცემების დამუშავებაში, გამოყოს ცრუ სიგნალიზაცია და წაშალოს ისინი, განუცხადა ამინდის ექსპერტმა იური შპილევსკიმ აპლიკაციის Clime-დან Lifewire-ში ელ-ფოსტის ინტერვიუში.
"გარდა ამისა, AI-ს შეუძლია დაეხმაროს ამინდის პარამეტრების თვალყურის დევნებას სხვადასხვა რეგიონში და აღმოაჩინოს პატარა ტერიტორიები, სადაც ამინდის პირობები "ყველაზე ხელსაყრელია" ხანძრის დასაწყებად", - დასძინა მან.ეს დაგვეხმარება ავტომატურად ფოკუსირება მოახდინოთ ყველაზე მშრალ და, შესაბამისად, ხანძარსაწინააღმდეგო ადგილებზე და ჩავატაროთ ხანძრის პრევენციული ღონისძიებები.“
თეორიის პრაქტიკაში გამოყენება
ხელოვნური ინტელექტი უკვე გამოიყენება ტყის ხანძრის საფრთხის მონიტორინგისთვის.
ასპენის ხანძარსაწინააღმდეგო ოლქი იყენებს AI-ზე მომუშავე პროგრამას, რომელიც იყენებს კამერებს კოლორადოში 90 კვადრატულ მილზე მეტი კვამლის ანგარიშების მონიტორინგისთვის. პროგრამა დამზადებულია კალიფორნიული კომპანიის მიერ, სახელწოდებით Pano AI და იყენებს მაღალი რეზოლუციის კამერებს, რომლებსაც შეუძლიათ 360 გრადუსით ტრიალი.
"ჩვენ ვიცით, რომ წუთებს აქვს მნიშვნელობა, როდესაც საქმე ეხება ტყის ხანძრის რეაგირებას", - თქვა არვინდ სატიამმა, Pano AI-ის მთავარმა კომერციულმა ოფიცერმა, ახალი ამბების გამოცემაში. „ჩვენი ხედვაა შევქმნათ უახლესი კამერების ქსელი, ასევე გავაერთიანოთ არსებული ვიდეო არხები, რომლებიც გამოიყენებენ ჩვენს ხელოვნურ ინტელექტს და ჩვენს ინტუიციურ პროგრამულ უზრუნველყოფას, რათა დროული და ზუსტი გაფრთხილებები მივაწოდოთ სიტუაციური ცნობიერების გუნდებს, რათა თავიდან იქნას აცილებული მცირე გამწვავებები დიდი ზომის. ჯოჯოხეთები."
ბევრი კომპანია იყენებს AI-ს ამინდის პროგნოზის გასაუმჯობესებლად. მაგალითად, Weather Stream იყენებს AI-ს ნალექის მონიტორინგისთვის გლობალური სატელიტური მონაცემებიდან, რაც მიუთითებს გვალვის რეგიონებზე.
"AI და სატელიტური მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტყის ხანძრის ციკლის მრავალ ეტაპებზე", - განუცხადა რიჩარდ დელფმა, Weather Stream-ის დისტანციური ზონდირების მეცნიერმა Lifewire-ს ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში. „ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი სატელიტური მონაცემების ინტერპრეტაციისთვის, რათა დავადგინოთ საწვავის რეგიონალური დონეები, ზედაპირზე ტენიანობის დონე და ტილოების დონეები, რომლებიც ადგილობრივ კლიმატთან ერთად რეგიონში ტყის ხანძრის საფრთხის საკვანძო ინდიკატორებს წარმოადგენენ.“
AI-ში მომავალი მიღწევები ტყის ხანძრის პროგნოზს კიდევ უფრო ზუსტს გახდის, იწინასწარმეტყველა შპილევსკი. კომპიუტერული მოდელები გააკეთებენ პროგნოზებს ამინდის პირობებისა და სხვა მონაცემების საფუძველზე, როგორიცაა ტყის მცენარეულობის ტიპი, ქარის შაბლონები, ხელსაყრელი პირობები ელვისებური დარტყმისთვის.
"ეს ხელს შეუწყობს რეალურ დროში პროგნოზებს, თუ როგორ აპირებს ტყის ხანძრის გავრცელებას, წინასწარმეტყველებს ხანძრის მოსალოდნელ ინტენსივობას, შეაფასებს შესაძლო ზარალს, შეაფასებს ხანძრის ლოკალიზაციისთვის საჭირო რესურსებს," დასძინა მან.
