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AI가 산불을 발견하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는가

AI가 산불을 발견하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는가

비공개: AI가 산불을 발견하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는가

이 기사는 The Spark에서 발췌한 것입니다. MIT 기술 리뷰주간 기후 뉴스레터입니다. 매주 수요일에 받은 편지함에서 받으려면, 여기서 가입하세요.

2024년 2월에는 부러진 전봇대 텍사스주 스티넷의 작은 마을 근처의 전선을 끊었습니다. 그 후 몇 주 동안, 그 장비로 인해 발생한 화재는 100만 에이커 이상을 태워서 주 역사상 가장 큰 산불이 되었습니다.

길 잃은 것에서 나온 것 불꽃 에게 번개가 치다 산불을 일으킬 수 있습니다. 많은 생태계에서 어느 정도 수준의 화재 활동이 일어나는 것은 자연스러운 일이지만, 더 덥고 건조한 기후 기후 변화로 인해 더 많은 토지를 태우는 더 큰 화재가 발생하고 화재 시즌이 길어지고 있습니다.

이는 산불을 더 일찍 발견해야 할 필요성이 점점 더 중요해지고 있으며, 일부 그룹은 도움을 주기 위해 기술에 눈을 돌리고 있다는 것을 의미합니다. 제 동료 제임스 템플은 방금 구글이 AI 기반 산불 감지 위성 컨스텔레이션에 자금을 지원하기 위한 새로운 노력에 대해 글을 썼습니다. 자세한 내용은 그의 전체 스토리를 읽어보세요.그동안 이 프로젝트가 화재 감지 기술의 세계에 어떻게 들어맞는지, 그리고 앞으로 직면하게 될 과제들에 대해 자세히 알아보겠습니다.

화재 진행의 가장 초기 순간은 결정적일 수 있습니다. 오늘날 많은 화재가 우연히 목격하고 응급 서비스에 전화하는 구경꾼에 의해 당국에 신고됩니다. 기술은 화재가 괴물 화재로 커지기 훨씬 전에 화재를 더 일찍 감지하여 공무원을 도울 수 있습니다.

그러한 노력 중 하나는 FireSat이라고 합니다. 이는 Google의 비영리 및 연구 부서, Environmental Defense Fund, Muon Space(위성 회사) 등이 협업한 Earth Fire Alliance의 프로젝트입니다. 이 계획된 52개 위성 시스템은 5x5m(약 16피트 x 16피트) 크기의 화재를 감지할 수 있어야 하며, 이미지는 20분마다 새로 고쳐집니다.

이것이 산불 감지에 도움이 되는 최초의 위성은 아니지만 기존의 많은 위성들은 고해상도 이미지를 제공하거나 자주 갱신할 수는 있습니다. 하지만 새로운 프로젝트에서는 두 가지를 모두 하려고 하지만 그렇지 못합니다.

독일에 본사를 둔 스타트업 오로라테크또한 산불 감지에 특화된 새로운 위성을 발사하기 위해 노력하고 있습니다. 작은 위성(약 100만 화소 크기) 신발 상자)는 지구 근처를 공전하고 열을 감지하는 센서를 사용합니다. 이 회사의 장기 목표는 100개의 위성을 우주로 발사하여 이미지를 전달하는 것입니다. 30분마다.

다른 회사들은 지구에 남아서 관계자들이 화재를 식별, 확인 및 모니터링하는 데 도움이 되는 카메라 스테이션을 배치하고 있습니다. AI 패널 하이테크 카메라 스테이션을 사용하여 화재를 더 일찍 발견하려고 합니다. 이 회사는 산 꼭대기와 같은 높은 유리한 지점에 카메라를 장착하고 회전시켜 주변 지역을 360도로 볼 수 있습니다. 이 기술은 반경 15마일 이내의 산불 활동을 발견할 수 있다고 합니다. 카메라는 알고리즘과 페어링되어 잠재적인 화재가 감지되면 인간 분석가에게 자동으로 경고를 보냅니다.

산불을 감지하는 데 도움이 되는 도구가 더 많아진 건 좋은 일입니다. 하지만 그런 노력에 대해 들을 때마다 저는 이 분야에서 몇 가지 큰 과제에 부딪힙니다.

첫째, 어떤 종류의 예방이라도 과소평가되는 경우가 많습니다. 결코 발생하지 않는 문제는 해결해야 할 문제보다 덜 시급하게 느껴지기 때문입니다.

몇 개의 카메라 스테이션을 배치한 Pano AI는 자사 기술이 구경꾼의 보고보다 일찍 화재를 감지한 사례를 지적합니다. 오리건의 한 사례에서 회사 시스템은 첫 번째 비상 전화가 들어오기 14분 전에 경고를 발령했다고 합니다. 에게 주어진 보고서 테크크런치.

직관적으로 보면, 일찍 불을 잡는 것이 좋은 일이라는 것은 말이 됩니다. 그리고 모델링은 화재가 일찍 잡히지 않았다면 무슨 일이 일어났을지 보여줄 수 있습니다. 하지만 무언가의 영향을 판단하는 것은 정말 어렵습니다. 안했다 이런 시스템은 장기간 배치되어야 하며, 연구자들은 대규모의 체계적인 연구를 수행해야만 화재 피해를 막는 데 얼마나 효과적인지 확실히 말할 수 있을 것입니다.

비용에 대한 전망은 또한 제가 이해하기 어려운 부분입니다. 온실 가스 배출을 유발하고 인간의 생명을 위협하는 산불을 예방하는 것은 대중의 이익입니다. 하지만 누가 그 비용을 지불할 것인가요?

PanoAI의 각 스테이션의 비용은 다음과 같습니다. 연간 50,000달러. 이 회사의 고객에는 유틸리티가 포함되는데, 이들은 자사 장비가 화재를 일으키지 않도록 하고 인프라를 손상시킬 수 있는 화재를 조심하는 데 기득권이 있습니다.

올해 초 텍사스에서 발생한 화재의 원인이 된 것으로 알려진 전기 회사 Xcel은 그 역할에 대해 소송에 직면하다. 그리고 유틸리티는 화재 후 막대한 비용에 직면할 수 있습니다. 작년 하와이에서 발생한 치명적인 화재로 인해 수십억 달러의 피해가 발생했으며, Hawaiian Electric 최근에 합의됨 그 화재에 대한 역할에 대해 약 20억 달러를 지불하기로 했습니다.

Earth Fire Alliance에서 제안한 위성 시스템은 모두 4억 달러가 넘을 것입니다. 이 그룹은 첫 번째 4회 발사를 포함한 프로그램의 첫 번째 단계에 필요한 것의 약 3분의 2를 확보했지만 AI 기반 산불 감지 위성 컨스텔레이션을 현실로 만들려면 훨씬 더 많은 돈을 모아야 할 것입니다.


이제 The Spark의 나머지 부분을 읽어보세요.

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이벤트 미리보기를 보려면 이 대화를 확인해 보세요 나는 ~와 함께 있었다 MIT 기술 리뷰 편집장 에이미 노드럼과 편집장 맷 호난입니다. 9월 30일과 10월 1일에 MIT 캠퍼스나 온라인에서 등록하여 함께할 수 있습니다. 꼭 만나 뵙기를 바랍니다!

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