Искусственный интеллект может предсказывать пожары. Но не все так просто
А вы заметили, что лесных пожаров стало больше в последние годы? Напишите в комментариях!
Работа ученых из Университета Аалто, Финляндия, презентовала модель нейронной сети, которая способна предсказывать пожары на торфяниках. Исследователи использовали новую модель для оценки различных стратегий управления рисками пожаров и определили набор вмешательств, которые помогут снизить количество пожаров на 50–76%.
Лесные пожары
Исследователи использовали сверточную нейронную сеть для анализа 31 переменной: тип земного покрова, допожарные индексы растительности и засухи, и т.д. После обучения искусственный интелект предсказал вероятность пожара на торфянике в каждой точке на карте, получив ожидаемое распределение пожаров в течение года.
«Наша методология может быть использована и для других контекстов, но нынешнюю модель еще нужно будет переобучить на новых данных», — говорит один из авторов работы Александр Хортон.
Польза искусственного интелекта
В целом, расчеты нейронной сети были верными в 80–95% случаев. Однако, хотя модель обычно правильно предсказывала возгорание, она также пропускала многие другие, случившиеся возгорания. Так, около половины наблюдаемых пожаров не были предсказаны, а это означает, что ИИ не подходит в качестве системы прогнозирования и раннего предупреждения.
То есть большие группы пожаров, как правило, хорошо предугадывались, в то время как отдельные пожары часто пропускались сетью. «Мы попытались количественно оценить, как будут работать различные стратегии. Это больше касается информирования политиков, чем предоставления прямых решений», — объясняет профессор Матти Кумму, возглавлявший исследовательскую группу.
