Боты из социальных сетей, машинное обучение и виртуальные помощники. Эта технология управляет промышленностью и нашей повседневной жизнью, и ее довольно часто называют “искусственным интеллектом”, но правда в том, что мы все еще на расстоянии световых лет от настоящего ИИ. Что у нас есть, так это очень мощное программное обеспечение, в которое можно загружать данные, извлекать из них уроки и, по сути, предсказывать будущее. Может ли это помочь нам справиться с самыми сложными пожарами?
Мы еще не живем в эпоху искусственного интеллекта
Термин «искусственный интеллект», или ИИ, широко используется технологическими компаниями, продвигающими программные инструменты и продукты. Это может навести некоторых на мысль, что мы живем в эпоху искусственного интеллекта. Ничто не может быть дальше от истины – настоящий искусственный интеллект обладал бы теми же мыслями, эмоциями и творческим потенциалом, что и мы, преобразуя мир пока неизвестными способами, к лучшему или к худшему.
Это было бы неотличимо от человеческого существа во всех отношениях, возможно, за исключением внешнего вида. Тест Тьюринга часто упоминается как мера искусственного интеллекта – может ли человек отличить взаимодействие с другим человеком от машины, которая демонстрирует разумное поведение.
Но с тех пор, как идея Алана Тьюринга была выдвинута в 1950-х годах, все довольно значительно изменилось. Машины могут более или менее имитировать человеческий разговор и поведение до уровня, который мог бы пройти тест Тьюринга, по крайней мере, в некоторых случаях. Хотя это невероятное достижение, это не настоящий интеллект; это скорее салонный трюк с умным программированием.
В настоящее время у нас есть алгоритмы прогнозирования и машинное обучение — чрезвычайно полезное, быстро соображающее программное обеспечение, которое может помочь пользователям-людям принимать более эффективные решения, особенно в критических ситуациях.
Машинное обучение уже может делать удивительные вещи. Он уже может быть в вашем смартфоне, улучшая ваши фотографии или прогнозируя ваше поведение и оптимизируя устройство в соответствии с вашими потребностями. Вы, вероятно, даже не знаете, что она есть, но она всегда учится и совершенствуется.
Предоставляя программе машинного обучения огромные выборки данных по определенной теме, она может находить закономерности и точно предсказывать результаты, возможно, даже будущее. Вскоре мы могли бы иметь огромное преимущество перед болезнями, предсказывать стихийные бедствия и быть в состоянии предсказывать крупные пожары еще до того, как они начнутся.
Прогнозирование и предотвращение пожаров с помощью машинного обучения
Одним из крупнейших, наиболее распространенных и наиболее угнетающих бедствий в современном мире является лесной пожар. Тропические леса Амазонки и американский штат Калифорния понесли ужасные потери в экологическом и человеческом масштабе в результате некоторых из самых серьезных экологических катастроф последнего времени.
Поскольку леса настолько обширны, обнаружение пожаров часто происходит, когда уже слишком поздно – их замечают самолеты, пролетающие над головой, или обнаруживают при случайных встречах. Теперь новые алгоритмы машинного обучения на искусственных спутниках, вращающихся вокруг планеты, могут помочь быстрее их найти.
Там, на Земле, разрабатываются системы, позволяющие остановить лесные пожары еще до того, как они начнутся. Два школьника из Купертино, штат Калифорния, создали систему, которая может точно предсказать вероятность возникновения лесного пожара с точностью до 100 квадратных метров. Он работает путем измерения влажности, доступного топлива и других факторов окружающей среды, а также запуска алгоритма для прогнозирования вероятности возникновения пожара.
Борьба с городскими пожарами с помощью машинного обучения и нейронных сетей
В Сеуле, Южная Корея, профессор Чжэ Сын Ли бросил вызов своему классу в Университете Хонгик, чтобы использовать данные для поиска решений сложных реальных проблем. Один студент предложил изучить информацию, имеющуюся в городской пожарной службе.
Используя машинное обучение, команда университета смогла предсказать вероятность пожаров с впечатляющей точностью в 90%. Данные, предоставленные алгоритму, подсказали студентам, какие районы подвергаются наибольшему риску, что позволило Сеульскому столичному штабу по борьбе с пожарами и стихийными бедствиями развернуть пожарных и патрулировать наиболее уязвимые регионы.
Благодаря успеху эксперимента, в следующий раз будут предприняты попытки решения других проблем большого города, таких как преступность и доступность.
Будущее пожарной безопасности
Возможно, до настоящего искусственного интеллекта еще далеко, но в компании «Противопожарные Системы» постоянно разрабатываются, тестируется и совершенствуются продукты, чтобы оставаться на передней линии пожарной безопасности. Чтобы узнать больше о наших продуктах (противопожарные и дымозащитные шторы, противопожарные ворота, рулонные ворота) и услугах, свяжитесь с нами, выбрав удобный способ связи в разделе Контакты.