과학자들은 AI를 사용하여 대규모 산불을 예측합니다.

미국 캘리포니아대학교 어바인캠퍼스의 다학제적 연구자들이 수개월에 걸쳐 함께 모여 첫 번째 화재가 발생한 순간부터 대규모 산불의 행동, 변화, 발전 동향을 예측할 수 있는 머신러닝(인공지능) 모델을 만들었다. 높은 정확도로 감지됩니다.

이 실시간 분석 모델은 단일 데이터 세트를 사용하여 화재 성장을 예측하므로 실시간 데이터를 기반으로 한 실험 시스템보다 성능이 뛰어납니다.자본 절감은 더욱 복잡합니다.

• 언어를 신체 움직임으로 변환할 수 있는 AI 모델을 성공적으로 개발했습니다.

기후변화에 따른 부정적 영향으로 인해 산불로 인한 피해 규모와 면적이 증가하고 있다.

이 기계 학습 모델은 2001년부터 2017년까지 미국 알래스카 주에서 발생한 1,100건 이상의 화재 사건과 관련된 보고서에서 공기 습도에 대해 얻은 데이터를 사용하여 연구팀에 의해 훈련되었습니다(알래스카 대형 화재 데이터베이스). 각 화재는 실제 크기에 따라 소형, 중형, 대형으로 표시됩니다. 초기 훈련 후, 머신러닝 모델은 대규모 산불로 이어질 수 있는 특성의 약 40%, 지정된 기간 내에 화재 지역의 75%를 정확하게 예측할 수 있었습니다.

이 모델은 주로 알래스카와 캐나다 북부에서 많이 발견되는 아한대 삼림에서 발생하는 산불의 결과를 예측하도록 훈련되었지만 전반적으로 이러한 모델은 산불이 자주 발생하는 지역의 소방 기관에 대한 추가 지원 자원으로 절대적으로 사용될 수 있습니다. , 미국뿐만 아니라 다른 많은 국가에서도 (이 기술 조합이 널리 공유되도록 허용되는 경우).

• 인간처럼 추론하고 학습할 수 있는 AI칩을 활용한 자주자전거 개발 성공

아한대림은 알래스카와 캐나다 북부에서 흔히 발견됩니다.

인공 지능을 기반으로 한 이 간단한 분류 시스템은 관리자에게 화재의 진화에 대한 통찰력을 제공하여 자원 할당 계획을 수립하고 소방 능력을 최적화하며 특히 백업 계획을 보다 효과적으로 배포할 수 있습니다.

“최근 발생한 대형 화재와 그 영향에 대한 정보를 수집하고 분석하는 것은 국가 화재 예방 관리와 생태계 보호, 특히 국민의 삶에 도움이 될 수 있습니다. 과거 산불이 자주 발생했던 지역은 더욱 철저한 관리와 예방, 복구 노력이 필요해 사람과 취약한 생태계에 미치는 영향을 최소화할 수 있다고 연구진은 말했다.

• DeepMind의 AI 모델은 YouTube 클립을 보는 것만으로도 동영상 제작 방법을 학습할 수 있습니다.

산불이 자주 발생하는 지역은 더욱 철저한 관리 노력이 필요합니다.

통계에 따르면, 산불은 매년 전 세계적으로 30만 명 이상의 목숨을 앗아가는 원인이며, 이미 매우 "어려운" 지구의 대기권에 엄청난 양의 탄소를 배출하는 원인이기도 합니다.

뉴햄프셔대학교 연구에서는 2050년이 되면 산불로 인한 피해 규모와 면적이 1990년대 대비 2배 이상 증가할 것으로 예측하고 있으며, 산불 발생빈도도 증가해 예측이 더욱 어려워질 것으로 내다봤다. 기후 변화의.

위에서 언급한 인공지능 기술을 기반으로 한 산불 예측 모델은 부정적인 전개를 보이고 있는 기후변화 상황에서 전반적으로 자연재해에 대처하는 데 중요한 요소가 될 것이다. 예를 들어, 브라질에서는 연초부터 현재까지 이 나라 관계자가 기록한 크고 작은 산불이 거의 79,000건에 달하며, 그 중 절반이 지구의 '녹색 폐'로 여겨지는 아마존 열대우림에서 발생했습니다. . 순수한. 특히 최대 수 제곱킬로미터에 달하는 면적을 덮칠 수 있는 대규모 화재가 발생해 생태계의 안정은 물론 인간의 건강까지 심각하게 위협받고 있다.

• AI는 트윗을 사용하여 연구자들이 홍수 상황을 분석하도록 돕습니다.

브라질에서는 연초부터 지금까지 약 79,000건에 가까운 크고 작은 산불이 발생했습니다.

자연재해, 폭풍, 홍수, 지진, 가뭄 외에도 산불은 인류가 직면한 가장 큰 문제 중 하나였으며 앞으로도 그럴 것입니다.