РАПК

Политтехнолог, член РАПК Денис Михуля – о проблеме противодействия регионов лесным пожарам.

Очевидно, что все старые подходы и технологии не дают результата, а для кардинальных изменений в профилактике и тушении лесных пожаров необходимо внедрять новые информационные технологии, в частности, созданные на базе ИИ. Известно, что ряд регионов России, в частности, Югра и Якутия, в тестовом режиме уже используют подобные наработки. Однако пока этого недостаточно.

Предлагаю рассмотреть возможности использования технологий ИИ для решения этой острой задачи:

1. Прогнозирование пожаров
Использование ИИ для анализа метеорологических данных и прогнозирования рисков возникновения пожаров, как в системе, применяемой в США (например, WIFIRE).

2. Раннее обнаружение возгораний
Внедрение спутникового мониторинга и датчиков, поддерживаемых ИИ, для раннего обнаружения возгораний, как это делается в Австралии с использованием системы FireWatch.

3. Оптимизация распределения ресурсов
Применение ИИ для оптимизации распределения ресурсов и маршрутов пожарных бригад, что позволяет быстрее реагировать на пожары, как в проекте Prometeo, используемом в Испании.

4. Моделирование распространения огня
Использование ИИ для моделирования возможного распространения огня, как это делается в системе CAL FIRE в Калифорнии, что позволяет принимать более точные решения по локализации пожаров.

5. Анализ данных для выявления закономерностей
ИИ анализирует исторические данные о пожарах для выявления закономерностей и разработки стратегий по предотвращению, как это применяет компания Descartes Labs.

6. Автоматизированные системы оповещения
Создание автоматизированных систем оповещения на основе ИИ, которые предупреждают местных жителей и службы о надвигающихся пожарах, как в системе RedZone, используемой в США.

7. Поддержка в принятии решений
Внедрение систем ИИ для поддержки принятия решений в реальном времени, как в случае с платформой IBM Watson, которая помогает координировать действия пожарных служб на месте происшествия.

8. Анализ почвы и растительности
ИИ используется для анализа состояния почвы и растительности с целью оценки их горючести и вероятности возникновения пожаров, что уже применяется в некоторых регионах Канады.

9. Дроны и робототехника
Применение дронов и робототехники, управляемых ИИ, для мониторинга труднодоступных лесных массивов и точечного тушения пожаров, как это делают в проекте в Южной Корее.

10. Социальные сети и краудсорсинг данных
Использование ИИ для анализа данных из социальных сетей и краудсорсинговых платформ для получения информации о новых очагах пожаров, как это делается в системе DisasterAl, используемой в Европе.

Эти примеры демонстрируют широкий спектр возможностей ИИ для повышения эффективности профилактики и тушения лесных пожаров, что значительно сокращает риски и ущерб от природных катастроф. Было бы прекрасно, если бы наши службы и регионы нашли время и возможность внедрять успешные практики со всего мира.

👍3🔥1

www.group-telegram.com/us/premia_rapc.com/1162

752 viewsJul 15, 2024 at 09:28

Политтехнолог, член РАПК Денис Михуля – о проблеме противодействия регионов лесным пожарам.

Очевидно, что все старые подходы и технологии не дают результата, а для кардинальных изменений в профилактике и тушении лесных пожаров необходимо внедрять новые информационные технологии, в частности, созданные на базе ИИ. Известно, что ряд регионов России, в частности, Югра и Якутия, в тестовом режиме уже используют подобные наработки. Однако пока этого недостаточно.

Предлагаю рассмотреть возможности использования технологий ИИ для решения этой острой задачи:

1. Прогнозирование пожаров
Использование ИИ для анализа метеорологических данных и прогнозирования рисков возникновения пожаров, как в системе, применяемой в США (например, WIFIRE).

2. Раннее обнаружение возгораний
Внедрение спутникового мониторинга и датчиков, поддерживаемых ИИ, для раннего обнаружения возгораний, как это делается в Австралии с использованием системы FireWatch.

3. Оптимизация распределения ресурсов
Применение ИИ для оптимизации распределения ресурсов и маршрутов пожарных бригад, что позволяет быстрее реагировать на пожары, как в проекте Prometeo, используемом в Испании.

4. Моделирование распространения огня
Использование ИИ для моделирования возможного распространения огня, как это делается в системе CAL FIRE в Калифорнии, что позволяет принимать более точные решения по локализации пожаров.

5. Анализ данных для выявления закономерностей
ИИ анализирует исторические данные о пожарах для выявления закономерностей и разработки стратегий по предотвращению, как это применяет компания Descartes Labs.

6. Автоматизированные системы оповещения
Создание автоматизированных систем оповещения на основе ИИ, которые предупреждают местных жителей и службы о надвигающихся пожарах, как в системе RedZone, используемой в США.

7. Поддержка в принятии решений
Внедрение систем ИИ для поддержки принятия решений в реальном времени, как в случае с платформой IBM Watson, которая помогает координировать действия пожарных служб на месте происшествия.

8. Анализ почвы и растительности
ИИ используется для анализа состояния почвы и растительности с целью оценки их горючести и вероятности возникновения пожаров, что уже применяется в некоторых регионах Канады.

9. Дроны и робототехника
Применение дронов и робототехники, управляемых ИИ, для мониторинга труднодоступных лесных массивов и точечного тушения пожаров, как это делают в проекте в Южной Корее.

10. Социальные сети и краудсорсинг данных
Использование ИИ для анализа данных из социальных сетей и краудсорсинговых платформ для получения информации о новых очагах пожаров, как это делается в системе DisasterAl, используемой в Европе.

Эти примеры демонстрируют широкий спектр возможностей ИИ для повышения эффективности профилактики и тушения лесных пожаров, что значительно сокращает риски и ущерб от природных катастроф. Было бы прекрасно, если бы наши службы и регионы нашли время и возможность внедрять успешные практики со всего мира.

BY РАПК