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Resumo:

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Muito pela manhã, os principais bombeiros da Califórnia têm uma previsão do dia termos de incêndios florestais – 🔑 quando o vento mudará e como a terra está seca.

Ultimamente, a rotina tem um passo extra: verificar o parecer de 🔑 uma máquina.

"Se sabemos que haverá atividade de fogo aumentada ou clima aumentado uma determinada área, podemos usar [um programa 🔑 com IA] para validar esse sim", o roxo desta região.

Se a IA der esse sinal, "toda resposta que vamos iniciar 🔑 aumentará essa reação com recursos adicionais".

A IA pode mudar drasticamente o combate a incêndios já está clara nas respostas aos 🔑 fogos florestais. No início de julho, SeLegue estava lutando contra um incêndio na Floresta Nacional Los Padrees norte da 🔑 cidade

Há alguns anos, se uma chamada 911 chegasse relatando que um incêndio havia começado ou espalhado-se por aí o analista 🔑 iria tentar prever seu caminho "para entrar e puxar todos esses atributos diferentes. Qual é a gasolina? O clima?" disse 🔑 SeLegue listar meia dúzia de fatores distintos: isso levou algumas horas até váriash dependendo da pessoa fazendo isto ”.

Agora, todo 🔑 esse processo é automatizado. Qualquer chamada de incêndio 911 uma vez enviada também gera um prognóstico da IA "cerca 🔑 18 a 20 segundos", disse SeLegue com novos relatórios ilimitados criados sob solicitação

"Nós os usamos provavelmente... 12 a 14 🔑 vezes apenas esta manhã", disse ele um dia do incêndio de Los Padres.

Após as estações cataclísmicas de incêndios florestais dos 🔑 últimos anos, a pressão é para obter um passo à frente do fogo. Prever sua propagação está cada vez mais 🔑 importante mas também uma tarefa ainda difícil: prever dias antes quando o grande incêndio provavelmente vai explodir!

Você precisa saber, 🔑 primeiro lugar quanta vegetação queimável existe através de vastas áreas da terra e segundo quão seca é. O terceiro fator 🔑 - o mais difícil prever-se – uma faísca na ignição pode ser algo causado pelo homem como um cigarro ou 🔑 relâmpago great (um raio). Além disso todos os dados precisam voltar a serem reenterrados diariamente à medida as mudanças nas 🔑 previsões do tempo;

Mas a IA parece ser capaz de fazê-lo melhor, digerindo conjuntos mamute para prever incêndios florestais com bastante 🔑 precisão até uma semana ou mesmo 10 dias antes do início.

"Não podemos executar os algoritmos típicos para fazer esse tipo 🔑 de análise. A quantidade dos dados é enorme... você precisa mais energia", disse Adrian Cardil, diretor da empresa e especialista 🔑 tecnologia do setor financeiro na área financeira local (BCN).

Um navio-tanque de ar deixa fogo retardador uma cordilheira perto 🔑 da área Paynes Creek do condado não incorporado Tehama, Califórnia.


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: Josh Edelson/AFP /Getty
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Cardil é cientista da Technosylva, que 🔑 fornece à Califórnia o programa informado por IA usado pela SeLegue e versões similares vários outros estados americanos. Além 🔑 do Chile Espanha

Sua equipe primeiro teve que obter um retrato preciso dos arbustos e florestas de madeira da Califórnia. 🔑 Lidar, sensor muito alta resolução operado por avião ou drone forneceu mapas 3D com milhares hectares até 500 🔑 pontos dados a metros quadrados "É incrível", disse Cardil “Você pode ver as folhas."

A IA mapeou os outros 60-70% do 🔑 estado. Analisando a terra vista por Lidar, foi capaz de entender o que vegetação estava presente outro lugar mas 🔑 apenas capturadas com imagens da mais baixa qualidade e Technosylva usou um rigoroso processo depois para garantir-se uma boa AI 🔑 no momento certo

A partir daí, eles são capazes de incorporar dados meteorológicos e executar modelos todos os dias para calcular 🔑 a umidade da vegetação. "Se as plantas estiverem mais secas ignição do fogo se espalhará será fácil." Somado à 🔑 isso está o risco que existe com relação ao incêndio na fonte:

O trabalho da Technosylva faz parte de uma onda 🔑 nova modelagem do fogo todo o mundo, com base na IA e lutando cada projeto para um caminho diferente. 🔑 Os mesmos três fatores: combustível tempo - ignição Muitos ainda não estão operacionais mas os seus criadores esperam que 🔑 eles estejam nos próximos dois anos!

O serviço de bombeiros dos EUA, por exemplo encarregado da manutenção do mapa com 🔑 combustível para os Estados Unidos - o que faz incrementos entre 30 e 30% metros – é aproximadamente igual 🔑 ao tamanho das duas quadra.

Ele BR imagens AI e Google Earth para ir ainda mais alto um projeto, até 🔑 dezenas de centímetros. permitindo que os cientistas registrem solo nu entre as plantas - o qual pode servir como quebra-fogo 🔑 natural

"Precisamos de informações realmente precisas sobre a definição da qualidade espacial até mesmo dos aglomerados", disse Greg Dillon, do Serviço 🔑 Anti-Fogos.

"E quanto mais dados você obtém, maior a necessidade de aprendizado e classificadores do tipo AI para entender isso."

O terceiro 🔑 fator, ignição apresenta outros problemas por razões óbvias. "Uma das coisas mais difíceis de prever são os incêndios causados 🔑 pelos raios", disse Piyush Jain (Canadá), cientista do governo canadense

Uma série de cientistas estão experimentando o uso da IA para 🔑 prever raios, incluindo aqueles várias agências federais americanas - Nasa ; Administração Oceânica e Atmosférica Nacional dos EUA (NOAA) 🔑 )e do serviço americano contra incêndio – bem como acadêmicos. empresas privadas ao redor mundo... [

Muitos de seus projetos pedem 🔑 às máquinas que processem anos, por vezes décadas e registros meteorológicos para encontrar pistas sobre o quê tende a acompanhar 🔑 os relâmpago.

O modelo baseado IA da NOAA, por exemplo prevê raios nos EUA durante toda a hora seguinte. Está 🔑 construindo sobre isso com um novo projeto destinado para prever relâmpagos que representam risco de incêndio florestal especialmente os 🔑 "secos" não acompanhados pela chuva

Um modelo de serviço contra incêndio visa prever um raio que começa com fogo para cada 🔑 trecho dos EUA, a 20 quilômetros quadrados uma semana antes do tempo usando o padrão estatístico baseado 25 anos 🔑 por hora – esforço massivo no processamento da informação e foi possível graças à IA.

Um cervo fica uma estrada 🔑 pintada com retardador de fogo durante o incêndio Carr perto da cidade do Igo, Califórnia.


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: Josh Edelson/AFP /Getty
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Ainda 🔑 assim, um dos projetos de previsão mais ambiciosos do mundo abandonou a ideia da aproximação com apenas o fator risco 🔑 e vez disso ampliou para todo planeta testando os limites das IA no processo. Cientistas europeus que fazem previsões 🔑 meteorológicas médias (ECMWF) começaram por prever incêndios florestais na Terra cerca uma semana antes

Trabalhando nessa escala, eles evitam o mapeamento 🔑 da vegetação no solo porque não é consistente todo mundo. Em vez disso puseram mapas básicos de classificação do 🔑 terreno mostrando se uma área está verde ou savana e alimentaram seu programa AI com dados por satélite que mede

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níveis 🔑 no ar.

"Isso nos dirá... como a vegetação é ativa", disse Joe McNorton, pesquisador do ECMWF. Em outras palavras : mede 🔑 os dissipadores de carbono e infere quanto combustível está disponível para queimar uma determinada área".

O programa também se alimenta 🔑 de dados meteorológicos globais por satélite, e a IA foi treinada procurando enormes incêndios que poderiam ser detectados pelo satélites. 🔑 Agora produz uma previsão global do incêndio florestal um dia pelos próximos 10 dias com resolução torno dos nove 🔑 quilômetros ao redor da Terra; surpreendentemente até mesmo para aqueles quem o fizeram parece funcionar nesta maior categoria... Foi capazde 🔑 prever os fogo-florestal canadense no ano passado cerca dez anos à frente”, disse McNorton ”.

Na Califórnia, SeLegue disse que ainda 🔑 não sabe todos os detalhes da parte AI desempenha papel mas ele nem precisa: "Está cozido nele", deu de ombros. 🔑 Mas o mais importante era óbvio e acrescentou-lhe “Melhorou na precisão”.

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