นักวิทยาศาสตร์ใช้ AI เพื่อทำนายไฟป่าขนาดใหญ่

กลุ่มนักวิจัยสหสาขาวิชาชีพจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เออร์ไวน์ สหรัฐอเมริกา นั่งคุยกันเป็นเวลาหลายเดือนเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ปัญญาประดิษฐ์) ที่สามารถทำนายพฤติกรรม การเปลี่ยนแปลง และแนวโน้มการพัฒนาของไฟป่าขนาดใหญ่ตั้งแต่วินาทีแรกที่เกิดไฟป่า ตรวจพบได้อย่างแม่นยำสูง

โมเดลการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์นี้ใช้ชุดข้อมูลเดียวในการทำนายการเติบโตของไฟ ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าระบบทดลองโดยอิงจากข้อมูลแบบเรียลไทม์ การประหยัดต้นทุนมีความซับซ้อนมากขึ้น

• พัฒนาโมเดล AI ที่สามารถแปลภาษาเป็นการเคลื่อนไหวร่างกายได้สำเร็จ

ขนาดและพื้นที่ที่ได้รับความเสียหายจากไฟป่าเพิ่มขึ้นเนื่องจากผลกระทบด้านลบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนี้ได้รับการฝึกอบรมโดยทีมวิจัยเกี่ยวกับข้อมูลที่ได้รับเกี่ยวกับความชื้นในอากาศจากรายงานที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เพลิงไหม้มากกว่า 1,100 เหตุการณ์ในรัฐอะแลสกาของสหรัฐอเมริการะหว่างปี 2544 ถึง 2560 (ฐานข้อมูลไฟขนาดใหญ่ของอะแลสกา) ไฟแต่ละไฟจะมีป้ายกำกับว่าไฟขนาดเล็ก กลาง หรือใหญ่ ขึ้นอยู่กับขนาดที่แท้จริงของไฟ หลังจากการฝึกอบรมเบื้องต้น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำนายลักษณะที่อาจนำไปสู่ไฟป่าขนาดใหญ่ได้อย่างแม่นยำประมาณ 40% และ 75% ของพื้นที่ที่เกิดเพลิงไหม้ภายในระยะเวลาที่กำหนด

แม้ว่าแบบจำลองนี้จะได้รับการฝึกให้ทำนายผลลัพธ์ของไฟป่าที่ส่วนใหญ่ก่อตัวขึ้นในป่าทางตอนเหนือซึ่งพบมากในอลาสกาและแคนาดาตอนเหนือ โดยรวมแล้ว แบบจำลองดังกล่าวสามารถใช้เป็นทรัพยากรสนับสนุนเพิ่มเติมสำหรับหน่วยงานดับเพลิงในพื้นที่ที่เกิดไฟป่าบ่อยครั้งได้อย่างแน่นอน ไม่เพียงแต่ในประเทศสหรัฐอเมริกาแต่ยังรวมถึงประเทศอื่นๆ อีกมากมาย (ในกรณีที่การผสมผสานเทคโนโลยีนี้ได้รับอนุญาตให้แบ่งปันในวงกว้าง)

• ประสบความสำเร็จในการพัฒนาจักรยานขับเคลื่อนด้วยตนเองโดยใช้ชิป AI ที่สามารถให้เหตุผลและเรียนรู้ได้เหมือนมนุษย์

ป่าทางเหนือมักพบในอลาสก้าและแคนาดาตอนเหนือ

ระบบการจำแนกประเภทอย่างง่ายที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์นี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้จัดการเกี่ยวกับวิวัฒนาการของอัคคีภัย ดังนั้นจึงเป็นการสร้างแผนการจัดสรรทรัพยากรและเพิ่มประสิทธิภาพขีดความสามารถ การดับเพลิง และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการนำแผนสำรองไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

“การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับเพลิงไหม้ครั้งใหญ่และผลกระทบที่เกิดขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาสามารถช่วยในการจัดการป้องกันอัคคีภัยระดับชาติ การปกป้องระบบนิเวศ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งต่อชีวิตของประชาชน พื้นที่ที่เกิดไฟป่าบ่อยครั้งในอดีตจำเป็นต้องมีการจัดการ ป้องกัน และฟื้นฟูอย่างละเอียดมากขึ้น จึงช่วยลดผลกระทบต่อผู้คนและระบบนิเวศที่เปราะบาง ตัวแทนทีมวิจัยกล่าว

• โมเดล AI ของ DeepMind สามารถเรียนรู้วิธีสร้างวิดีโอได้เพียงแค่ดูคลิป YouTube

พื้นที่ที่เกิดไฟป่าบ่อยครั้งจำเป็นต้องมีการจัดการที่ละเอียดถี่ถ้วนยิ่งขึ้น

จากสถิติพบว่าไฟป่าเป็นสาเหตุของการเสียชีวิตของผู้คนมากกว่า 300,000 คนทุกปีทั่วโลกและยังเป็นสาเหตุให้เกิดการปล่อยก๊าซคาร์บอนจำนวนมากสู่ชั้นบรรยากาศที่ "ยากลำบาก" ของโลกอีกด้วย

การศึกษาของมหาวิทยาลัยนิวแฮมป์เชียร์คาดการณ์ว่าขนาดและพื้นที่ที่ได้รับความเสียหายจากไฟป่าจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายในปี 2593 เมื่อเทียบกับระดับที่บันทึกไว้ในทศวรรษ 2533 นอกจากนี้ ความถี่ที่เพิ่มขึ้น อุบัติการณ์ของไฟป่าก็จะเพิ่มขึ้นและยากต่อการคาดการณ์ด้วย ของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

แบบจำลองการทำนายไฟป่าโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่กล่าวมาข้างต้นจะเป็นปัจจัยสำคัญในการต่อสู้กับภัยพิบัติทางธรรมชาติโดยทั่วไปในบริบทของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศซึ่งแสดงให้เห็นการพัฒนาเชิงลบที่รุนแรงมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ในบราซิล ตั้งแต่ต้นปีจนถึงขณะนี้ เจ้าหน้าที่ของประเทศนี้ได้บันทึกไฟป่าขนาดใหญ่และขนาดเล็กเกือบ 79,000 ครั้ง และครึ่งหนึ่งเกิดขึ้นในป่าฝนอเมซอน ซึ่งถือเป็น "ปอดสีเขียว" ของโลก . บริสุทธิ์. โดยเฉพาะมีไฟขนาดใหญ่ที่สามารถครอบคลุมพื้นที่ได้หลายตารางกิโลเมตร คุกคามเสถียรภาพของระบบนิเวศและสุขภาพของมนุษย์อย่างรุนแรง

• AI ใช้ทวีตเพื่อช่วยนักวิจัยวิเคราะห์สถานการณ์น้ำท่วม

ไฟป่าขนาดใหญ่และขนาดเล็กที่เกิดขึ้นในบราซิลเกือบ 79,000 ครั้งตั้งแต่ต้นปีจนถึงปัจจุบัน

นอกจากภัยพิบัติทางธรรมชาติ พายุ น้ำท่วม แผ่นดินไหว และความแห้งแล้งแล้ว ไฟป่ายังเป็นหนึ่งในปัญหาสำคัญที่สุดที่มนุษยชาติเผชิญอยู่