მარტის თვეში, არიზონაში, კოკონინოს ეროვნულ ტყეში დამონტაჟებულმა კამერებმა კვამლის მსგავსი რაღაც დააფიქსირეს. ეს ხელოვნურმა ინტელექტმა შეამჩნია. მას შემდეგ, რაც ანალიტიკოსებმა დაადასტურეს, რომ ეს არც ღრუბელი იყო და არც მტვერი, დაუყოვნებლივ აცნობეს შტატის სატყეო სამსახურსა და უმსხვილეს ენერგოკომპანიას. Arizona Public Service-ისთვის დამონტაჟებულმა ათობით AI კამერიდან ერთ-ერთმა იმ ხანძრის ადრეული ნიშნები იპოვა, რომელიც მოგვიანებით Diamond Fire-ის სახელით გახდა ცნობილი. მეხანძრეები ადგილზე სწრაფად მივიდნენ და ცეცხლის ლოკალიზება მანამ შეძლეს, სანამ ის 2.8 ჰექტარს გადასცდებოდა.
რეკორდული სიცხისა და თოვლის საფარის კრიტიკულად შემცირების ფონზე, ტყის მასშტაბური ხანძრების საფრთხე ყოველწლიურად იზრდება. ამის საპასუხოდ, შტატები ხანძრის აღმოჩენის სისტემებში ხელოვნურ ინტელექტს აქტიურად რთავენ და სიცოცხლისა თუ ქონების გადასარჩენად დიდ იმედებს სწორედ ამ ტექნოლოგიაზე ამყარებენ. Arizona Public Service-ს ამჟამად კვამლის აღმომჩენი 40-მდე აქტიური კამერა აქვს და ზაფხულის ბოლოსთვის ამ რაოდენობის 71-მდე გაზრდას გეგმავს. შტატის სახანძრო სააგენტომ დამატებით 7 კამერა დაამონტაჟა. პარალელურად, კოლორადოში მოქმედმა ენერგოკომპანია Xcel Energy-მ 126 კამერა დააყენა და წლის ბოლომდე მათ განთავსებას იმ რვა შტატიდან შვიდში აპირებს, რომლებსაც თავად ემსახურება. როგორც არიზონას სატყეო და სახანძრო მენეჯმენტის დეპარტამენტში განმარტავენ, საფრთხის ადრეული აღმოჩენა მათ საშუალებას აძლევს, დროულად გაგზავნონ ავიაცია და პერსონალი, რათა ხანძრის მასშტაბები მინიმუმამდე დაიყვანონ.
დაუსახლებელ ტერიტორიებზე დაკვირვება
კალიფორნიაში მსგავსი სისტემით მუშაობს ქსელი ALERTCalifornia, რომელიც 1,240-მდე AI-ით აღჭურვილ კამერას აერთიანებს. სისტემაში ადამიანური ჩართულობა ცრუ განგაშის რისკს ამცირებს და ამავდროულად, ტექნოლოგიის უფრო ზუსტად გაწვრთნას უწყობს ხელს. კალიფორნიის უნივერსიტეტის მკვლევრებისა და სისტემის შემქმნელების დაკვირვებით, კამერებზე მომუშავე ხელოვნური ინტელექტი 911-ში შესულ ზარებსაც კი ასწრებს.
არიზონაში, კალიფორნიასა და სხვა შტატებში, ტექნოლოგია ძირითადად მაღალი რისკის მქონე, მეჩხერად დასახლებულ, სოფლის ან შორეულ ტერიტორიებზე გამოიყენება, სადაც ცეცხლის გაჩენას ადამიანის თვალი მარტივად ვერ შეამჩნევს. კალიფორნიის სატყეო და სახანძრო დაცვის დეპარტამენტის გამოცდილება აჩვენებს, რომ სწორედ ასეთ ადგილებში მუდმივი AI მონიტორინგი უკიდურესად სასარგებლოა. ხშირია შემთხვევები, როცა სახანძრო ბრიგადები რეაგირებას 911-ში ზარის შესვლამდე ბევრად ადრე იწყებენ. ყოფილა ისეთი ფაქტებიც, როცა მეხანძრეებმა ცეცხლი ჩააქრეს, საგანგებო სამსახურში კი ამის შესახებ ზარი საერთოდ არ შესულა.
ტექნოლოგია კრიზისის წინააღმდეგ
კომპანია Pano AI, რომლის ტექნოლოგიაც მაღალი გარჩევადობის კამერებს, სატელიტურ მონაცემებსა და ხელოვნური ინტელექტის მონიტორინგს აერთიანებს, 2020 წელს დაფუძნდა და მას შემდეგ მის პროდუქტზე მოთხოვნა მუდმივად იზრდება. ეს კამერები უკვე დამონტაჟებულია ავსტრალიაში, კანადასა და აშშ-ის 17 შტატში. მომხმარებლებს შორის არიან სატყეო მეურნეობები, სამთავრობო სააგენტოები და ენერგოკომპანიები. Pano AI-ის მონაცემებით, გასულ წელს მათმა ტექნოლოგიამ მხოლოდ აშშ-ში 725 ტყის ხანძარი დააფიქსირა.
გამოწვევები და შეზღუდვები
ამ სისტემის დანერგვის ერთ-ერთი მთავარი დაბრკოლება ფასია. მაგალითად, Pano AI ერთი კამერის მომსახურებისთვის წლიურად დაახლოებით 50,000 დოლარს ითხოვს, რაც ხანძრის რისკის ანალიზსა და 24/7-ზე მომუშავე სადაზვერვო ცენტრის სერვისსაც მოიცავს.
კვლევითი ჯგუფის ექსპერტები ცრუ განგაშის პრობლემაზეც ამახვილებენ ყურადღებას, რამაც შესაძლოა ძვირფასი დრო და რესურსი შეიწიროს. ამასთან, როდესაც AI ხანძარს ზუსტად აფიქსირებს, ის არ იძლევა მითითებებს სამოქმედო გეგმაზე. დაუყოვნებლივ გაიგზავნოს დახმარება, მოხდეს სიტუაციის მონიტორინგი, თუ დაიწყოს ევაკუაცია? – ამ კითხვებზე პასუხის გასაცემად კვლავ ადამიანები და გადაწყვეტილების მიმღები სისტემებია საჭირო.
ტექნოლოგია ნაკლებად ეფექტურია მჭიდროდ დასახლებულ პუნქტებში, სადაც ადამიანები ცეცხლს ისედაც სწრაფად ამჩნევენ. ის ასევე კარგავს თავის უპირატესობას ექსტრემალური ამინდის დროს, როცა ქარიშხლის გამო ცეცხლის მიმართულება წამიერად იცვლება. თუმცა, Cal Fire-ის წარმომადგენლები აღნიშნავენ, რომ ხელოვნური ინტელექტი უბრალოდ ავსებს მათ საქმეს. როცა ხანძარი გადაადგილდება, გადამწყვეტ როლს ისევ ადამიანური ფაქტორი ასრულებს და ტაქტიკის შერჩევა მეხანძრეებზეა დამოკიდებული, AI კი უზრუნველყოფს რეალური დროის ინფორმაციას ადგილზე უკეთესი გადაწყვეტილებების მისაღებად.
პრევენცია და სამომავლო პერსპექტივა
ხელოვნური ინტელექტის როლი მხოლოდ ხანძრის აღმოჩენით არ შემოიფარგლება. მკვლევრების აზრით, მისი გამოყენება შესაძლებელია მცენარეული საფარის გასათხელებლად საუკეთესო ადგილების გამოსავლენად და ჰაერის ხარისხის მონიტორინგისთვის. ეს უკანასკნელი სახლის სენსორის მსგავსად მუშაობს, ოღონდ 1,000-ჯერ უფრო მგრძნობიარეა.
პარალელურად, ვირჯინიაში მდებარე ჯორჯ მეისონის უნივერსიტეტისა და NASA-ს რეაქტიული მოძრაობის ლაბორატორიის მეცნიერები მუშაობენ სისტემაზე, რომელიც ხანძრის გავრცელების მიმართულებას იწინასწარმეტყველებს და გამოავლენს იმ დასახლებებს, რომლებიც კვამლით ყველაზე მეტად დაზარალდებიან. მიზანი სააგენტოებისთვის რეალურ დროში განახლებადი რუკების მიწოდებაა, რაც მათ ევაკუაციის, სკოლებისა თუ გზების დახურვის შესახებ სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების სწრაფად მიღებაში დაეხმარება.
წყარო: Fastcompany
