加州山火肆虐！用AI預測與定位火災迫在眉睫

新智元報道

來源：mercury news

編輯：木青

【新智元導讀】近日一場森林大火摧毀了美國加州，它迫使洛杉磯西部和東部大約數萬居民撤離。許多人希望利用AI來預測或確定火災位置和蔓延路徑。但機器學習和新數據收集工具的結合是否可以提前警告消防員火災，幫助應急人員更有效地撤離地區，甚至挽救生命，這仍需很長的時間來進行探索檢驗。

今年加州的野火已經蔓延了數十萬英畝，當地居民被迫疏散，迅速蔓延的火勢已致數十人死亡，超過300人下落不明。

野火已經燒毀了上萬座建築物，成為該州現代歷史上毀滅性最強、規模最大的火災。

但如果早先發現致命火災的苗頭，並且官員能夠給予更多關注，一些居民可能已經能夠避免陷入如此困境，甚至可能避免死亡。

那麼，技術能在多大程度上幫助自動檢測甚至預測野火呢？計算機科學家們和研究人員都希望相關技術能夠進一步發展。

利用機器學習和新數據收集工具的結合，預測和定位野火

根據加州相關部門的政府官員Jim Crawford的說法，在近年來野火情況愈發糟糕的情況下，早期檢測是關鍵，他曾有過26年的消防員生涯。

消防機構大多發現的火災是通過接到911電話才得知，當地時間11月8日早上6點29分首次報道了這起火災，但當地消防部門表示並不知道這場大火到底燃燒了多長時間，因為它始於一個難以找到的區域。

消防機構還攝像監控著整個加州，包括那些未開放的灣區山頂。專家說，有些攝像機是由檢測演算法和衛星輔助的，但系統不是很實時，解析度可能更好。

聖何塞州立大學氣象與氣候科學系火災天氣研究實驗室副教授Craig Clements說：「許多人正在研究如何使用人工智慧來確定火災位置和蔓延路徑。」

GOES-15

例如，地球同步運行環境衛星（GOES）的早期火災探測系統是加州大學戴維斯分校空間技術與遙感中心（CSTARS）和美國林務局之間的合作。它使用國家海洋和大氣管理局的氣象衛星和火災探測演算法。

CSTARS的科學家Alex Koltunov擁有博士學位。過去幾年來，他一直在遠程感測方面研究和制定系統的演算法——編程規則以執行或計算某些任務，其目標是優化數據處理，實現更早地發現火災位置。

他和他的同事一直在使用GOES-15，這是一顆於2010年發射的衛星，使用過去的圖像和其他州的火災報告進行測試，以幫助微調演算法。他希望有一天能夠應用來自GOES -16和GOES-17的數據。Koltunov說，在過去幾年中發射的這些衛星，可以「每5分鐘或每分鐘一次」提供高解析度的圖像。高解析度的圖像可以幫助消防員更快、更準確地檢測到野火的位置。

在火災惡化的情況下，目前沒有一種方法能成為萬靈藥

Alex Koltunov是加州大學戴維斯分校的研究人員，他設計的演算法解析了氣象衛星的數據以標記可能發生的火災。然而，他表示儘管近年來技術驅動的火災探測方法取得了巨大進步，但並沒有達到真正理想的效果。

「每種方法都有其局限性，」他說，「數據有多好？有些檢測到的卻是後院的篝火和燒烤。」

專家和消防員一致認為溝通是關鍵，最好的火災探測系統優先考慮所有相關方之間的數據共享，無論是人類、演算法、政府機構還是其他相關人員。

有時，所謂的技術突破只是針對消費者進行更新的項目而已。一位加州消防隊員稱，該州最有價值的滅火工具之一其實是不起眼的手機，它可以讓普通人在發現火災時撥打緊急服務電話。

與此同時，弗吉尼亞州NASA Goddard的一名計算機工程師測試了一種神經網路：一種用於模擬人類大腦的機器學習工具，可以使用MODIS探測野火，MODIS是一種基於衛星的系統，可拍攝地球照片並傳輸用於天氣預報等事項的數據。研究人員希望該系統最終可以實現野火的自動檢測。

他在一次電話採訪中表示，他發現該系統使用了來自世界各地的一年的火災數據，在檢測火災方面準確率接近98％。他希望未來將以用於火災探測為唯一目的的廉價衛星發送到太空，並將其與「非常適合檢測模式」的神經網路相結合，但這一模式的實現可能需要數年時間。

參考鏈接：

https://www.mercurynews.com/2018/11/09/wildfire-detection-how-tech-and-artificial-intelligence-are-joining-the-fight/

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