科学者が AI を使用して大規模な森林火災を予測

カリフォルニア大学アーバイン校（米国）の学際的な研究者グループは、大規模森林火災の最初の火災の瞬間から行動の変化と発展傾向を予測できる機械学習（人工知能）モデルを作成するために、何ヶ月も研究を重ねました。高精度に検出します。

このリアルタイム解析モデルは、単一のデータセットを使用して火災の拡大を予測し、リアルタイム データに基づく実験システムよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

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気候変動の悪影響により、森林火災による被害の規模と面積は拡大している。

この機械学習モデルは、2001 年から 2017 年の間に米国アラスカ州で発生した 1,100 件以上の火災に関する報告書から空気湿度について得られたデータに基づいて研究チームによってトレーニングされました (アラスカ大規模火災データベース)。それぞれの火災は、実際のサイズに応じて、小、中、または大とラベル付けされます。初期トレーニングの後、機械学習モデルは、大規模な山火事につながる可能性のある特徴の約 40% と、指定された期間内の火災地域の 75% を正確に予測できました。

このモデルは、アラスカとカナダ北部に多く見られる北方林で主に発生する山火事の結果を予測するために訓練されましたが、全体として、このようなモデルは、山火事が頻繁に発生する地域の消防機関の追加支援リソースとして間違いなく使用できます。 、米国だけでなく他の多くの国でも同様です（このテクノロジーの組み合わせが広く共有されることが許可されている場合）。

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北方林はアラスカとカナダ北部でよく見られます

人工知能に基づいたこのシンプルな分類システムにより、管理者は火災の進展に関する洞察を得ることができ、それによって資源配分計画を構築し、消火活動の能力を最適化し、特にバックアップ計画をより効果的に展開することができます。

「近年の大規模火災とその影響に関する情報を収集、分析することは、国家の防火管理、生態系の保護、そして特に人々の生活に役立ちます。過去に森林火災が頻繁に発生した地域では、より徹底した管理、予防、復旧の取り組みが必要であり、それによって人々や脆弱な生態系への影響を最小限に抑えることができると研究チームの代表者は述べた。

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山火事が多発する地域ではより徹底した管理が必要

統計によると、森林火災は世界中で毎年30万人以上の死者を出しているほか、すでに非常に「困難な」地球の大気中への大量の二酸化炭素排出の一因でもある。

ニューハンプシャー大学の研究では、山火事による被害の規模と面積は、1990年代に記録されたレベルと比較して2050年までに2倍になる可能性があると予測されており、そのうえ、森林火災の発生頻度も増加し、その結果、予測がより困難になるだろう。気候変動のこと。

上述の人工知能技術に基づく森林火災予測モデルは、マイナスの展開を示している気候変動の文脈において、自然災害全般との戦いにおいて重要な要素となるでしょう。例えば、ブラジルでは、今年の初めから現在までに、同国の当局は大小合わせて7万9,000件近くの森林火災を記録しており、そのうちの半分は地球の「緑の肺」と考えられているアマゾンの熱帯雨林で発生した。 。 純粋な。特に、最大数平方キロメートルの範囲をカバーする大規模な火災が発生し、生態系の安定性と人間の健康を深刻に脅かします。

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ブラジルでは年初から現在までに大小合わせて7万9000件近くの森林火災が発生している。

自然災害、嵐、洪水、地震、干ばつに加えて、森林火災はこれまでも、そしてこれからも人類が直面する最大の問題の一つです。