技术和人工智能如何支持对抗野火？ | 路透社

Drone Amplified的技术有助于减少人类干预进行控制性燃烧的需求

1月2日 - 从可以在数百英里外的太空中准确定位野火初现迹象的卫星，到可以预测火灾如何蔓延的算法，技术现在已经成为对抗野火的前线。

在过去的几年里，野火几乎没有离开新闻，从澳大利亚到阿根廷，从加利福尼亚到土耳其都造成了破坏。气候变化加剧了这些火灾的可能性，因为景观干燥并且强风将最小的火灾煽动成可以摧毁数百公顷的大火。

2022年，联合国的一份报告预测，到2100年，野火数量可能会增加50%，并警告称各国政府在迎接这一挑战方面基本上毫无准备。

除了对野生动物造成严重破坏外，火灾还造成了人员伤亡，而在2019年和2020年肆虐澳大利亚的森林大火据估计释放了超过400兆吨二氧化碳，导致了一个恶性循环，使世界变得更加炎热，火灾的可能性也更大。

这也带来了巨大的经济成本，联合经济委员会民主党最近发现，野火每年给美国经济造成了高达8930亿美元的损失，导致了保险赔付、房地产价值减少和收入损失。

Pano AI是新一类“消防科技”初创公司之一，致力于应对这类威胁。该公司总部位于加利福尼亚，这个美国州经常遭受频繁和猛烈的森林大火，该公司利用一组山顶摄像头，每分钟旋转360度，捕获数据并上传至云端。

Pano Ai利用一组山顶摄像头捕获数据，使其能够实时主动检测、访问和定位新的森林火灾点。Pano Ai/路透社提供

这些信息使Pano能够实时主动检测、访问和定位新的森林火灾点，帮助消防部门迅速控制火势。

在给《道德企业》的一封电子邮件中，该公司首席执行官索尼娅·卡斯特纳解释了一种AI算法是如何寻找第一缕烟雾并应用边界框（屏幕上的网格，用作围绕兴趣点的指南）在它认为有新的火灾点的每个区域。

为了区分烟雾和云、雾或灰尘，Pano使用了一种称为目标检测的AI方法，该方法经过训练，能够区分烟雾和非烟雾图像。然后人类分析员会审查这些框，排除任何错误的阳性结果，一旦确认有烟雾，其位置就会被确定，并通知第一响应人员。

卡斯特纳表示：“这种集成和智能水平帮助他们协调积极、迅速的响应——通常是在火势不到10英亩时——帮助他们扼制住火势。”

总部位于慕尼黑的OroraTech采取了更加高远的方法。去年，该公司推出了计划中的100颗鞋盒大小的低轨卫星中的第二颗，这些卫星将为从太空发现火灾带来新的即时性水平。

Orora的研究工程师克里斯蒂安·莫利埃解释说，许多地球同步（GEO）卫星，即远离地球的卫星，可能需要一周以上的时间才能发送回新的图像。而低地球轨道（LEO）卫星的重访时间更短，但它们每次通过卫星覆盖的区域不如GEO卫星多。他继续说，它们还可能在下午的高峰燃烧期间以及晚上遇到浓密的云层，并且在这些时段可能存在“覆盖间隙”。

OroraTech利用鞋盒大小的低轨卫星来探测热点和火灾。OroraTech/路透社提供的图片

Orora正在努力弥合这些差距。为了探测可能预示着野火开始的热点，该公司的卫星使用了热红外传感器来搜索作为辐射发出的热量。Orora随后在卫星上使用算法，不必等待详细信息下载，就能在几分钟内广播这些信息。“关键是我们尽快将信息传播出去，”莫利埃说。

到今年年底，该公司还希望每隔12小时重访地球上的每个地方，并计划长期将这一时间缩短到30分钟。

莫利埃表示，这项技术在对抗去年的智利野火中发挥了重要作用，并且可以帮助客户做出重要决策，特别是“当你有多起火灾需要优先处理时……对于周围发生的情况有一个全面的了解非常关键。”

除了国有组织外，公用事业、林业公司和造纸厂也在加入该系统。“我们相信从太空探测这些火灾是唯一可扩展的方法，”Molliere补充道。

该公司目前正在研发名为“火灾蔓延”的预测人工智能技术，该技术考虑了天气预报、可用燃料和海拔数据，以更好地了解火灾可能蔓延的位置和方式。

其他火灾科技初创公司包括Overstory，该公司利用人工智能与公用事业公司合作，分析卫星数据并识别靠近电力线生长的植被引发的野火风险。总部位于加利福尼亚的Rain正在与消防机构合作，利用自主无人机使用传感器在火灾失控之前识别火灾。软件和热成像摄像头也使他们能够从空中扑灭火灾。

一名消防员在加利福尼亚优胜美地附近的斯坦尼斯劳斯国家森林进行预定烧毁作业时使用滴灌火炬，以帮助控制潜在的野火。 路透社/Tracy Barbute 重发 - 重复质量

一些火灾，如计划烧毁，可能是有益的，清除干燥的枯木、小树木，帮助森林更具抗火能力。一份新报告表明，以这种方式管理森林可能会将加利福尼亚针叶林的毁灭性野火风险降低多达65%。

但是控制性烧草需要大量的先期规划和合适的天气条件。自然保护协会的 Burncast 仪表盘已经开发出来，帮助科学家更好地预测超局部的天气。通过提供团队超精确的天气预报，烧草负责人可以精准地确定烧草应该何时进行。

技术也减少了对这些预定烧草的人为干预的需求，例如 Drone Amplified 这样的公司现在能够使用无人机点火，这是一种比有人驾驶直升机更安全和更具成本效益的替代方案。AI 动力的无人机也在帮助消防员处理像有毒烟雾和难以进入的地形等问题，并为他们提供鸟瞰火灾的视角。

世界经济论坛已经接纳了利用人工智能来应对森林大火的潜力。在 2021 年肆虐土耳其的火灾之后，该组织与工业集团科奇控股合作推出了 FireAid 项目，旨在改善对森林大火的预测，并确保最有效地利用资源来对抗火灾。

作为试点项目的一部分，开发了土耳其的交互式森林大火地图，该地图使用了人工智能和机器学习算法，并利用了多个数据源，包括历史、气象和地理记录，分析了 400 多个变量。该系统导致了在森林大火爆发前 24 小时预测的准确率达到了 80%。

消防员试图在2021年8月1日附近的土耳其马尔马里斯扑灭一场森林大火。路透社/Umit Bektas摄

FireAid的一个重要组成部分是合作，WEF的地球技术负责人Helen Burdett解释说。“其中一个关键部分是确保这些工具对决策者而不仅仅是数据科学家可用和可访问，”她说。

FireAid还被设计为一个空间，让全球气候技术得以发展，并让行业和政府分享、学习和加速努力。自推出以来，微软、谷歌和洛克希德·马丁公司都已加入，葡萄牙和南非也加入了。

“人工智能不断发展，”Burdett继续说道，卫星价格下降，可用数据量呈指数级增长。但下一步是解决她所称的公平性问题，因为目前全球南方有可能错过人工智能所能带来的重要进展。

她说，森林数据从本质上讲是本地的，数据集保存在省级或国家级，而人工智能模型尚未涵盖世界各地存在的各种不同景观及其对森林大火的脆弱性。

“数据的质量和可用性比工具本身更具挑战性，”她说。“人工智能工具可能是可用的，但如果驱动该模型的数据来自全球北方，那么它可能对全球南方的社区不适用。”

本文是《道德企业》杂志最新一期的一部分，介绍了人工智能如何改变可持续性。您可以在此处下载 数字PDF

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