Künstliche Intelligenz als Werkzeug im Kampf gegen Brände

Intuitiv ist leicht zu erraten, dass die globale Erwärmung eine Hauptursache für die zunehmende Häufigkeit und Intensität von Waldbränden ist. Weniger offensichtlich ist jedoch, dass das bisherige Management dieser Naturkatastrophen ebenfalls eine Rolle bei dieser Intensivierung gespielt hat. Durch die sehr wirksame Verhinderung und Löschung aller Waldbrände haben die Feuerwehrleute trotz ihrer selbst die idealen Bedingungen für eine solche Verstärkung des Phänomens geschaffen.

Was wir vor einigen Jahren noch nicht wussten, war, dass die Feuer spielt eine Schlüsselrolle bei der Regeneration des Ökosystems. Dies ist ein natürlicher Prozess, der regelmäßig im Nachfolgezyklus der Vegetation abläuft: Ältere und daher brennbarere Pflanzen werden verbrannt, wodurch Platz für neue Individuen bleibt. Die periodische Natur dieses Phänomens wurde durch menschliche Aktivitäten, einschließlich der Brandbekämpfung, gestört: Die übermäßige Entwicklung des Unterholzes, das durch die Eingriffe von Feuerwehrleuten vor Bränden geschützt wird, stört das Ökosystem und fördert mehr Brände. und umfangreicher.

Heute machen Feuerwehrleute eine alarmierende Beobachtung: Brände, immer zahlreicher, immer intensiver, sind sehr schwer zu kontrollieren. Wir sprechen von Mega-Eisen, die fast unmöglich zu löschen sind. 2019 war das Jahr aller Aufzeichnungen und jüngsten Katastrophen im Amazonasgebiet, in Indonesien, Australien und sogar in der Arktis, die der Welt klar gemacht haben, dass Brände heute ein wichtiges Sicherheits- und Umweltproblem darstellen.



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Angesichts dieser Phänomene, die unüberschaubar geworden sind, wird Prävention zur idealen Lösung: Indem wir das Auftreten von Bränden antizipieren, können wir deren Management antizipieren und kontrollieren, bevor sie degenerieren, und dabei ihre natürliche Rolle bei der Regulierung der Vegetation berücksichtigen.

Basierend auf diesen Erfahrungen, Feuerwehrleute und Wissenschaftler arbeiten jetzt Hand in Hand vorbeugende Lösungen, die versuchen, alle Parameter zu berücksichtigen, um ein kurz- und langfristiges Management von Waldbränden einzurichten. Sie bieten sich die Dienste eines mächtigen Verbündeten an: künstliche Intelligenz.

Was ist der Mehrwert künstlicher Intelligenz?

In sehr kurzer Zeit wird sie in der Lage sein, Milliarden von Berechnungen durchzuführen, auf die ein Forschungsteam sonst keinen Zugriff hätte, sodass Wissenschaftler die verschiedenen Waldbrände sehr schnell verstehen und charakterisieren können.

Welche Brände sind schädlich? Welche sind notwendig? Wo und wann werden sie ausgelöst? Was sind ihre Eigenschaften (Ausbreitungsgeschwindigkeit, Fläche, Volumen usw.)?

Die Interpretation der Ergebnisse dieser Berechnungen durch die Wissenschaftler ermöglicht es ihnen, Kontrollteams vor Ort wertvolle Informationen zu liefern.

Wie funktioniert das konkret?

So wie Menschen aus Erfahrungen lernen, basieren KI-Modelle auf dem Lernen aus vergangenen Ereignissen.

Zuerst die Forscher geben den Algorithmus historische Daten, die die Merkmale vergangener Brände sowie die damit verbundenen Wetter- und Vegetationsbedingungen beschreiben.

Diagramm, wie eine KI funktioniert.
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Unter Verwendung mathematischer Prinzipien und basierend auf diesem Datensatz sucht der Algorithmus nach Korrelationen zwischen diesen Umgebungsfaktoren und den verschiedenen Arten von Bränden. Er baut daher ein sogenanntes Modell auf, das als Referenz für Wissenschaftler dient, um Vorhersagen über zukünftige Brände zu treffen. Zu diesem Zweck geben sie den Modellvorhersagen und Schätzungen die meteorologischen und pflanzlichen Bedingungen in den beobachteten Gebieten an. Auf dieser Basis gibt die KI die Wahrscheinlichkeit eines Brandes sowie dessen Eigenschaften zurück.

(einbetten) https://www.youtube.com/watch?v=feZTh3iJkXw (/ einbetten)
Künstliche Intelligenz gegen Brände / ICI Alberta.

Zwei wichtige Bemerkungen fallen auf. Erstens hängt die Leistung eines KI-Modells in erster Linie von der Qualität, Zuverlässigkeit und Datenmenge ab, die ihm zur Verfügung stehen. Die Erstellung eines solchen Modells erfordert daher, dass die Wissenschaftler eine kolossale Arbeit zur Informationsbeschaffung leisten. Zum Beispiel verwenden sie klassische meteorologische und Vermessungswerkzeuge, Infrarotkameras oder sogar Drohnen.

Darüber hinaus ist das KI-Modell nicht kinderleicht und kann manchmal Fehler machen. Um dies zu verbessern, wird empfohlen, dass Forscher ihre Bewertung bei jeder Vorhersage bestätigen oder ablehnen. Im Fehlerfall integriert das Modell es und verfeinert seinen Ansatz für den Rest.

Tatsächlich haben viele Forschungseinheiten mit der Erstellung solcher KI-Modelle begonnen, wobei verschiedene Arten von Algorithmen verwendet wurden. Hier einige Beispiele:

Wifire Lab, ein amerikanisches Team, hat KI-Software entwickelt, die verwendet Signalverarbeitung Brände basierend auf den Wetterbedingungen und der Brennbarkeit der Vegetation zu modellieren.

Forscher der University of Alberta (Kanada) und der University of Oklahoma (USA) Verwenden Sie Algorithmen künstliche neurale Netzwerke um vorherzusagen, wo und wann die extremen Wetterbedingungen auftreten, die die verheerendsten Brände verursachen.

Forscher der University of California (USA) Verwenden Sie einen AlgorithmusEntscheidungsbaum die endgültige Dimension eines Feuers vorherzusagen.

Was tun mit diesen Vorhersagen?

Basierend auf diesen Vorhersagen können Brandbekämpfungsteams ihre Interventionen vor Ort anpassen. Dazu können sie durchführen vorgeschriebene Verbrennungen um die in den betreffenden Gebieten vorkommenden Tier- und Pflanzenarten unter Berücksichtigung des natürlichen Brandzyklus zu schützen. Sie können auch eine Evakuierung der Bevölkerung antizipieren und / oder sich im Voraus mit Geräten ausstatten, die an die Eigenschaften des von ihnen erwarteten Feuers angepasst sind.

In den letzten Jahren wurde eine Änderung in der Herangehensweise an das Brandmanagement eingeleitet. Es wurde durch ein tieferes Verständnis der Phänomene bei der Arbeit bereichert, und künstliche Intelligenz hat sich in diesem Prozess als wertvoller Verbündeter für den Menschen erwiesen. Ohne es ersetzen zu können, begleitet es es zu mehr Harmonie mit seiner Umwelt.

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