作为加拿大艾伯塔省的一名长期野火管理者,埃德·特伦查德习惯于在不稳定的紧急情况下做出艰难的决定。但据加拿大跨部门森林消防中心称,今年正值该国有记录以来最严重的野火季节,他不得不做很多事情,大火迫使数千人逃离家园,烧毁面积达到前所未有的1700万公顷(4200万英亩)。
特伦查德在艾伯塔省的主要职责之一是在预计发生野火的前一天决定将消防人员、直升机和其他资源部署在哪里。这项任务就像在一场高风险的战斗中移动棋子,对手可能比预期更具攻击性或根本不出现。他和他的值班人员同事每天根据火灾危险等级、覆盖范围要求和直觉做出决定。
“从应急响应的角度来看,我们依靠值班人员来做出决定。对或错,做出决定,”野火管理专家、阿尔伯塔省森林消防机构阿尔伯塔野火局的地区和省级值班官员特伦查德说。 “这对一个人来说可能是很大的压力。”
但在 2022 年,阿尔伯塔野火开始使用人工智能驱动的工具来帮助值班人员做出决策并更具战略性地使用资源。该工具由阿尔伯塔省埃德蒙顿的人工智能解决方案开发商 AltaML 开发,利用机器学习分析数万个数据点,以预测各地区第二天发生新火灾的可能性。
特伦查德说,对于日常火灾规划,值班人员传统上使用已有数十年历史的加拿大系统,该系统根据天气、森林条件和其他环境因素对火灾危险和发生率进行评估,或预测野火的风险和严重程度。他们还结合了基于多年经验和当地知识的直觉,例如预测的火灾距离房屋有多近,或者是否是一个充满篝火的假日周末。
当火灾危险中等并且官员需要做出判断时,就会出现挑战。对于经验不足的管理人员来说,这可能是一项艰巨的任务,而且随着全球毁灭性地区极端野火的增加,这项任务变得越来越重要。
特伦查德说,为了确保做好准备,许多值班人员高估了他们所需的资源,例如雇用一名待命直升机机组人员来应对未发生的火灾风险。他补充说,此类决定导致未使用资源的成本更高,并且在发生火灾时可用的直升机数量有限。但当灾难来袭时毫无准备,情况会更糟。
“作为紧急救援人员,我们处于一种奇怪的二分法。但今年,我们没有直升机了。我们需要的资源比从直升机到推土机再到消防员的资源都多。”特伦查德说道。他解释说,在今年的严重火灾中,是否以及何时雇用昂贵的直升机的决定变得更加重要。
这就是人工智能工具可以提供帮助的地方。 AltaML 的野火发生预测系统由 Azure 人工智能服务 Microsoft Azure 机器学习提供支持,可以分析精细数据源,为值班人员提供有关其覆盖区域的更具体的见解。该工具经过大量历史火灾数据的训练,可以根据区域天气和森林状况进行预测。它还整合了全球碳排放和星期几的数据,以了解野火、气候变化和人类行为之间的相关性。
AltaML 不断改进模型,能够在 80% 的情况下准确预测新发生野火的可能性。特伦查德表示,自去年实施以来,这些改进提高了值班人员对该工具的信任。
“它通常支持经验丰富的值班人员的想法,并使更多缺乏经验的值班人员能够获得这些知识,而无需花费数年时间,”他说,并着眼于长期管理人员即将退休的情况。 “它让人们对自己所做的决定更有信心。”
易于使用的仪表板显示上午和下午发生火灾的概率,以帮助值班人员优化轮班安排。 AltaML 完成的概念验证发现,该模型可以帮助艾伯塔野火优化资源,并每年节省 200 万至 500 万加元的运营成本。该估计来自于模型分析历史数据,并正确预测值班人员雇用备用飞机或未使用的重型设备时不会发生火灾。
特伦查德表示,该机构提高成本效率的目标是与火灾的严重程度和距离房屋的距离相平衡。他对该工具的愿景是更精确地模拟火灾发生的时间和地点、未来 10 天内的蔓延情况以及对附近社区的影响。
他说:“我认为我们正走在人工智能的正确道路上,可以回答有关在正确的时间在正确的地点提供资源来应对火灾的问题。” “我认为我们还没有到那一步。”该工具的开发工作源于 GovLab.ai,这是一个由 AltaML、阿尔伯塔省政府和非营利研究组织 Mitacs 组建的创新中心,旨在帮助公共部门利用人工智能解决社会问题。除了野火工具之外,该实验室还致力于开发人工智能模型,该模型可以分析预计学校的入学趋势以及森林中有害甲虫侵扰的卫星图像。
“应用人工智能的新进展正在帮助企业和政府做出更好的决策并提供更好的服务,”艾伯塔省技术和创新部长 Nate GLubish 表示。
“我与 AltaML 合作创建了 GovLab.ai,以加速我们采用人工智能作为解决问题的工具。我们的野火预测模型只是阿尔伯塔省如何努力成为加拿大最具创新性的司法管辖区的一个令人兴奋的例子。”
微软是该中心的主要技术提供商,工程师们在技术流程上进行合作。该角色是利用人工智能减轻野火破坏的更大目标的一部分,其中包括微软 AI for Good Lab 开发的关于如何使用人工智能预测野火风险的框架。该实验室还与各组织合作,利用人工智能解决方案检测、预测和抑制野火,并最近在夏威夷野火损害的卫星图像上运行其损害评估人工智能模型,以帮助救援组织。
对于 AltaML 高级首席机器学习开发人员 Graham Erickson 来说,艾伯塔省的预测工具凸显了人工智能和公私合作伙伴关系的力量。艾伯塔省野火的历史数据跨越数十年,详细介绍了该省每场野火的规模、原因、地点、开始时间、持续时间、天气条件、人员配备、灭火设备和燃烧面积。
特伦查德表示,公共机构缺乏资源来理解这一点。但 AltaML 可以带来私营公司的敏捷性,并将数据转化为工具,帮助值班人员更好地了解阿尔伯塔省的受保护森林,这是一片面积达 3900 万公顷的巨大土地,比德国还要大。该技术可以帮助编码经验丰富的野生动物管理者的专业知识。
“机器学习让我们能够针对特定区域或模式更加个性化,”埃里克森说。 “这种适应性可以改变复杂问题的游戏规则。”
埃里克森还很高兴有机会在他的家乡开展有意义的工作,据阿尔伯塔野火公司称,该省的火灾已烧毁创纪录的 200 万公顷(500 万英亩)土地,需要近 4,000 名国际消防员的帮助。火灾还威胁到石油和天然气生产,扰乱了数千人的生活。
“今年夏威夷和加拿大的野火悲剧非常可怕,”他说。 “这是一个有意义的工作世界,当我看到我的工作被用来应对自然灾害时,我感到非常有意义。”
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