Clé à emporter
- Les experts de la culture start-up et de la résilience de la faune collaborent pour créer de nouvelles façons de lutter contre les incendies.
- L'une des applications de lutte contre les incendies les plus utiles de l'IA consiste à prédire comment un incendie se comportera ou où il commencera.
- Une grande partie de la lutte contre les incendies est la logistique, et c'est l'une des applications importantes sur le pont pour l'apprentissage automatique en général.
Certains des pompiers les plus compétents du moment ne sont pas des humains.
Comme les incendies de forêt ont augmenté en nombre et en intensité dans l'ouest des États-Unis, cela a provoqué une ruée sur de nouveaux types de technologies qui peuvent aider à les combattre. Cela inclut l'apprentissage automatique pour l'analyse des données, les drones, les véhicules aériens sans pilote et la surveillance par satellite.
La Californie à elle seule a suivi 4,2 millions d'acres brûlés en 2020, avec cinq des six plus grands incendies de l'histoire de l'État se produisant simultanément. Cela a conduit à l'approbation de plusieurs solutions de lutte contre les incendies axées sur la technologie dans l'État, notamment l'analyse prédictive, la détection des incendies depuis l'orbite et les inspections d'équipements alimentées par l'IA.
"Les systèmes basés sur l'IA sont déjà utilisés pour coordonner les secours en cas de catastrophe, effectuer des reconnaissances et diriger les efforts de récupération. La détection de modèles, de tendances et d'anomalies dans les chaînes d'approvisionnement et pour le soutien logistique est également devenue une tâche courante pour l'apprentissage automatique. algorithmes », a déclaré JT Kostman, le PDG de la société d'intelligence artificielle ProtectedBy. AI, dans une interview avec Lifewire. "Ces fonctionnalités peuvent être configurées pour approvisionner les rayons des épiceries ou pour apporter des secours à la suite de catastrophes naturelles."
Les yeux dans le ciel
Il y a un problème surprenant dans la gestion des incendies de forêt qui n'est pas beaucoup couvert. En termes simples: les incendies de forêt, en particulier les nouveaux ou les plus petits provoqués par des phénomènes naturels, peuvent être difficiles à détecter. Si un coup de foudre frappe un arbre au milieu de nulle part ou si une ligne électrique isolée tombe quelque part entre des villes, il pourrait s'agir d'un incendie de plusieurs hectares au moment où un humain le repère.
… le moment de faire évoluer des systèmes activés par l'IA capables de nous protéger n'est pas demain. C'était hier.
En tant que tel, l'un des rôles les plus importants d'une IA dans la lutte contre les incendies à ce stade est la détection et l'analyse: trouver des incendies isolés dans des endroits éloignés, les suivre et déterminer ce qui a provoqué l'allumage initial.
Une cause très médiatisée provient des fils électriques, comme l'ont démontré les catastrophes du gaz et de l'électricité du Pacifique en Californie. Habituellement, ces fils sont conçus pour ne pas se toucher et provoquer des arcs électriques à haute énergie. Cependant, des vents violents ou des périodes de sécheresse inhabituelles peuvent faire osciller les lignes, ce qui crée des étincelles et des morceaux de métal chaud qui tombent des lignes, ce qui peut enflammer la végétation sèche.
"Comme solution potentielle, les images aériennes collectées à l'aide de patrouilles d'hélicoptères et de relevés de vols de drones sans pilote sont combinées avec les modèles de simulation basés sur l'IA pour évaluer le potentiel d'incidents d'incendie de forêt dans diverses conditions aberrantes", a déclaré David Cox, responsable du conseil en énergie et services publics chez Cognizant, dans une interview avec Lifewire.
"Le résultat de la modélisation est transmis à divers tableaux de bord visuels géospatiaux pour identifier les lignes de circuit à haut risque. Cette approche a aidé les organisations de services publics à prioriser la maintenance du système de réseau dans les zones présentant les profils de risque les plus élevés. Technologies d'apprentissage automatique sont actuellement déployés en plus des modèles basés sur l'IA déjà existants pour améliorer la précision des prédictions."
"La même technologie qui est capable de distinguer avec précision un chien d'un chat", a déclaré Kostman, "peut être adaptée pour trouver des points chauds en utilisant l'imagerie traditionnelle et thermique via des caméras, des drones et des satellites."
Comment jouer avec le feu
Un autre projet de Berkeley, dirigé par Tarek Zohdi de son groupe de recherche sur les incendies, utilise l'apprentissage automatique pour produire un "jumeau numérique" - une copie virtuelle d'un incendie existant - qui est utilisé par les scientifiques des données comme cas de test.
Grâce au jumeau numérique, les scientifiques des données peuvent produire un modèle raisonnable du comportement futur d'un incendie, ce qui permet une logistique plus éclairée pour les pompiers. Il est plus facile de tracer un plan de vol autour ou au-dessus d'un feu de forêt, par exemple, si vous avez une bonne idée de la direction du feu de forêt.
Des projets similaires sont à l'œuvre dans le même département pour les effets de prévention et la modélisation de la biosphère, comme déterminer quels jours seraient les meilleurs pour effectuer des « brûlages dirigés », un incendie volontaire déclenché pour gérer et protéger un environnement naturel.
La technologie anti-incendie la plus métallique sur le terrain à l'heure actuelle, cependant, est l'utilisation de drones pour les bombardements. Au cours des décennies précédentes, les gestionnaires des terres effectuaient leurs propres brûlages dirigés depuis les airs en lançant des charges de potassium-glycol, appelées « œufs de dragon », par hélicoptère.
Désormais, les drones peuvent faire la même chose, moins cher et avec une plus grande précision, en utilisant les mêmes œufs de dragon pour aider à créer des barrières contre les incendies de forêt actifs en privant soigneusement ces incendies de carburant qu'ils pourraient utiliser pour se développer.
"Il y a une tendance regrettable à attendre que les catastrophes se produisent avant de développer des capacités pour les combattre", a déclaré Kostman.
"Compte tenu des menaces existentielles auxquelles l'humanité doit désormais faire face - changement climatique, pandémies mondiales, cybermenaces sans précédent, apartheid économique, instabilité politique et montée effrénée de l'autoritarisme - il est temps de faire évoluer les systèmes activés par l'IA capable de nous garder en sécurité n'est pas demain. C'était hier."
