Tärkeimmät oppimispisteet
- Tuoreen tutkimuksen mukaan tekoäly voi ennustaa salamaniskuja ja suojella ihmisiä metsäpaloilta.
- Tekoäly voi myös auttaa käsittelemään satelliittijärjestelmistä vastaanotettuja tietoja ja havaitsemaan vääriä hälytyksiä.
- Coloradon kaupungissa käytetään tekoälyllä toimivaa ohjelmaa, joka tarkkailee yli 90 neliökilometrin alueen savuilmoituksia.
Vaaran ennustaminen
Parannettu salamaennuste voi auttaa varautumaan mahdollisiin maastopaloihin ja parantamaan salamanvaroitusta. «Parhaat aineet koneoppimiseen ovat asioita, joita emme täysin ymmärrä. Ja mitä ilmakehätieteen alalla on vielä huonosti ymmärretty? Salama», sanoi Daehyun Kim, ilmakehätieteiden professori Washingtonin yliopistosta. joka oli mukana äskettäisessä tutkimuksessa, sanoi lehdistötiedotteessa. «Tietojemme mukaan työmme on ensimmäinen, joka osoittaa, että salaman koneoppimisalgoritmit voivat toimia.»
Teorian soveltaminen käytäntöön
Tekoälyä käytetään jo auttamaan metsäpalovaaran tarkkailussa. Aspen Fire Protection District käyttää tekoälyllä toimivaa ohjelmaa, joka valvoo kameroiden avulla palovaroittimia yli 90 neliökilometriltä Coloradossa. Kaliforniassa toimivan Pano AI -nimisen yrityksen luoma ohjelma käyttää korkearesoluutioisia kameroita, jotka voivat kääntyä 360 astetta. «Tiedämme, että minuuteilla on merkitystä, kun on kyse maastopaloista», sanoi Arvind Satyam, Pano AI:n kaupallinen johtaja, lehdistötiedotteessa. «Visionamme on luoda kehittyneiden kameroiden verkosto ja integroida olemassa olevia videosyötteitä hyödyntäen tekoälyämme ja intuitiivista ohjelmistoamme tarjotakseen oikea-aikaisia ja tarkkoja hälytyksiä tilannetietotiimeille, jotta pienet räjähdykset eivät muuttuisi suuriksi.» infernos.» Monet yritykset käyttävät tekoälyä sääennusteiden parantamiseen. Esimerkiksi Weather Stream käyttää tekoälyä seuraamaan sademäärää maailmanlaajuisen satelliittidatan perusteella, joka osoittaa kuivuusalueita. «Tekoäly- ja satelliittitietoja voidaan käyttää metsäpalon syklin useissa vaiheissa», Weather Streamin kaukokartoitustutkija Richard Delf kertoi Lifewirelle sähköpostihaastattelussa. «Voimme käyttää tekoälyä satelliittitietojen tulkitsemiseen alueellisten polttoainetasojen, pinnan kosteustason ja kuomutason määrittämiseksi, jotka paikallisen ilmaston ohella ovat tärkeitä indikaattoreita alueen metsäpaloriskistä.» Tekoälyn tuleva kehitys tekee metsäpalojen ennustamisesta entistä tarkempaa, Shpilevsky ennusti. Tietokonemallit tekevät ennusteita sääolosuhteiden ja muiden tietojen, kuten metsän kasvillisuuden tyypin, tuulikuvioiden ja salamaniskujen suotuisten olosuhteiden perusteella. «Tämä auttaa tekemään reaaliaikaisia ennusteita maastopalon leviämisestä, ennustamaan odotetun palon voimakkuuden, arvioimaan mahdollisia vahinkoja ja arvioimaan palon paikallistamiseen tarvittavat resurssit», hän lisäsi.