应对野火，AI算法显身手
今年全球各地野火频发，成为很多人挥之不去的梦魇。今年4月，美国墨西哥州山火导致数百座建筑物受到破坏，很多人被迫逃离家园。7月，美国加州遭遇今年规模最大山火，导致一地进入紧急状态。另据法新社8月14日援引欧盟有关机构所提供的数据，2022年将成为欧洲森林遭野火毁坏的创纪录年份。
大规模野火将对人类健康产生什么影响？未来几年可采取什么措施减少野火的蔓延？美国《福布斯》杂志网站在近日的报道中指出，人工智能(AI)等技术正越来越多地用于帮助人们预测野火的蔓延，减轻野火可能造成的损害。AI算法与端到端火灾管理系统相结合，是对抗野火的强大工具。
应用潜力巨大
美国斯坦福大学研究人员最近开发了一种AI模型，用于预测微粒污染的情况，以帮助跟踪美国西部地区野火烟雾的变化情况。
研究小组利用卫星数据训练了一个机器学习模型，以准确预测没有监测器的地区野火烟雾中PM2.5的浓度。结果显示，在过去10年中，暴露于由野火烟雾造成的不健康PM2.5污染中的美国人数量增加了27倍。
HEAVY.AI公司产品经理麦克·弗拉克斯曼博士说，AI和机器学习使研究人员能够弄清楚空气质量和天气模式的数据，并以远超以往的速度预测可能会爆发的野火灾情。“AI在解决这类问题上没有任何争议，我们可以将其作为日常解决方案。毕竟单靠人力根本不可能完成如此巨大的计算量。”
处理大量数据
弗拉克斯曼提到，AI能够瞬间浏览相当于百倍单人单日数据查看量的信息，并快速识别出值得进一步追踪的可疑数据点，目前已经被广泛用于预测空气质量，得益于在太空中运行的成千上万颗卫星，可用训练数据集也“与日俱增”。
AI在这一领域应用潜力巨大，目前企业和政府收集到的全部天气数据中，仍有80%—90%未能得到正确分析。
“过去每14天才会生成一张卫星图像，但后续处理周期往往长达6个月。现在我们已经掌握着各地地面传感器收集到的信息，甚至有很多居民在后院架设起小型气象站。这些传感器就在监测环境之内，能用地面数据填补卫星数据中的空白。这样的数据组合非常强大，也极有价值。”
这样一套传感器网络对于空气质量特别重要，因为空气质量指标在不同地区往往“分布不均”。
弗拉克斯曼提到，空气污染造成的某些后果其实完全可以衡量，比如当地医院收治的儿童病患数量。当然，有毒空气的累积和暴露量还需要更长期的持续监测。而且，随着获取更准确、更高分辨率的数据，下一代算法将陆续登场，包括火灾期间夜视的专用算法。
提升灾后处理效率
HEAVY.AI公司首席执行官乔·孔多表示，在测量野火方面，地形、天气和植被三大因素不容忽视。近年来，卫星对地面水分的监测能力迎来了巨大突破，意味着后续对野火爆发地点的预测将变得更加先进。
展望未来，孔多认为，长短期野火预测和应对规划都有改进空间。“当你有几个月的准备时间时，你有很多缓解方案，包括减少燃料消耗和设备加固或更换，在危急条件下，当火灾肆虐时，预先安置人员和设备对火灾反应和灾后恢复都至关重要。”
世界经济论坛的FireAId项目正在利用AI开发动态风险地图，优化资源分配和野火响应建议。为此，世界经济论坛正在建立一个由来自世界各地的不同学科的专家组成的多方利益相关者社区，以促进火灾管理和研究方面的技术合作和科学知识交流。
AI除了能在野火监测和预防等方面发挥作用外，还能在灾后处理方面大显身手。Pano AI是一家利用AI为主动野火探测提供全面集成解决方案的备灾技术提供商。该公司结合了先进的硬件、AI和易于使用的基于云的软件，为消防机构提供可操作的情报和最新的态势感知。这有助于消防员更快、更安全地到达现场，让他们带着正确的设备，获得最新的信息并加强协调，这样他们就可以将新的着火事件遏制在萌芽状态。
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