Un nou instrument de inteligență artificială bazat pe fizică promite prognoze în timp aproape real pentru incendiile de vegetație
Un sistem de inteligență artificială dezvoltat de grupul de cercetare NYU Fire Research Group, descris ca o replică digitală a unui incendiu activ, a demonstrat în teste preliminare capacitatea de a anticipa modul în care se propagă focul în timp aproape real. Platforma își actualizează continuu prognozele pe măsură ce primește date noi din sateliți, surse meteorologice, hărți ale terenului și vegetației, informații despre infrastructura critică, drone, senzori de sol și echipaje aflate pe teren.
Echipa principală de cercetare, formată din profesorul asociat de cercetare Prabodh Panindre, cercetătorul științific Anandu Nair și profesorul Sunil Kumar, explică faptul că sistemul a fost conceput pentru a răspunde uneia dintre cele mai presante provocări din gestionarea incendiilor: oferirea de prognoze rapide și ușor de interpretat comandanților de intervenție, pe măsură ce condițiile se schimbă.
Cum funcționează platforma
Interfața afișează o hartă a Statelor Unite pe care utilizatorul selectează locația unui incendiu, stabilește dimensiunea zonei pentru care dorește prognoza și alege un orizont de timp de până la 12 ore, actualizat la intervale regulate. Harta arată apoi perimetrul estimat al propagării focului în condițiile respective.
O interfață în limbaj natural, similară unui chatbot, le permite utilizatorilor să adreseze întrebări directe, precum ce se întâmplă cu flancul estic dacă vântul se schimbă spre nord, unde ar trebui tăiată o linie de izolare sau ce zone ar trebui evacuate primele. Sistemul recomandă strategii de contenție, planuri de evacuare și scenarii de instruire, citând proceduri ale departamentelor de pompieri și cercetări publicate, astfel încât comandanții să poată examina raționamentul din spatele recomandărilor.
Fizica, nu doar datele istorice
Sistemul combină un model de propagare a focului bazat pe fizică cu un strat de inteligență artificială care rezolvă continuu ecuațiile ce guvernează propagarea focului, combustia, transferul de căldură, tipul și proprietățile combustibilului, vântul, panta, vremea și pragurile cunoscute de tranziție ale incendiului, folosind condiții live, nu doar date istorice, așa cum fac multe instrumente de învățare automată.
„Sistemul nostru nu este construit din date de antrenament. Este fundamentat pe fizică”, a declarat Kumar, care, la fel ca Panindre, are afilieri la NYU Abu Dhabi și la NYU Tandon School of Engineering. „Rezolvăm ecuațiile fundamentale ale modului în care arde și se propagă focul cu ajutorul inteligenței artificiale, în loc să le rezolvăm doar în modul convențional.”
Simulatoarele bazate pe fizică pot fi precise, dar consumă intens resurse computaționale, necesitând adesea ore pentru actualizare pe măsură ce condițiile se schimbă. Instrumentele de învățare automată pot fi mai rapide, dar sunt la fel de puternice precum datele lor de antrenament și pot avea dificultăți în situații pe care nu le-au întâlnit anterior. Replica digitală este concepută să combine avantajele ambelor abordări, sincronizându-se continuu cu noi observații pentru a produce prognoze actualizate în timp aproape real. Cercetătorii au depus o cerere provizorie de brevet în Statele Unite prin intermediul NYU.
Rezultatele testelor pe incendii reale
Echipa a testat sistemul pe trei incendii active: Grasshopper Fire din Oregon, Widemouth 2 Fire din Utah și Sacaton Fire din New Mexico. Într-un test privind incendiul Grasshopper, zonele prognozate și cele observate au atins o potrivire de 94,6%, conform unei măsuri standard de suprapunere spațială. Alte teste au arătat rezultate variabile, acordul scăzând la 72,4% într-o prognoză pentru același incendiu, după un interval mai lung între observațiile satelitare.
Cel mai impresionant aspect pentru cercetători nu a fost doar suprafața prezisă corect, ci forma prognozelor. În loc să aproximeze incendiul ca un cerc grosier, modelul a reprodus marginea neregulată, dințată, trasată de incendiul real în peisaj.
Această distincție contează operațional, a spus Panindre, deoarece granița exactă a focului determină unde își desfășoară comandanții echipajele și ce cartiere evacuează. „O mică diferență pe o hartă poate să nu pară foarte semnificativă”, a spus Panindre, „dar poate fi foarte semnificativă în viața reală, pentru că acolo poate exista o structură critică.”
Sistemul rămâne un prototip de cercetare și nu a fost încă implementat ca instrument operațional pe incendii active. Panindre a precizat că echipa dorește teste suplimentare cu departamente de pompieri și agenții federale înainte de a-l face public. „Orice am face, încercăm să ne asigurăm că există un impact în ceea ce privește salvarea de vieți”, a spus Panindre. „Aceasta a fost preocuparea cercetării mele și a lui Sunil în ultimii 20 de ani.”
