USCの科学者が山火事の広がりを予測するAIモデルを開発

USC の科学者たちは、山火事の拡大を予測するための人工知能 (AI) モデルを開発しました。 AI モデルは衛星データを使用して、火災がどこに移動するか、そしてその強さをリアルタイムで予測します。 また、火災が拡大する可能性がある速度に関する情報も提供できるため、消防士は消火活動に不可欠な重要な洞察を得ることができます。

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cWGAN または条件付き Wasserstein Generative Adversarial Network と呼ばれるモデルは、過去の山火事の記録を使用して正確な予測を行います。 最近のカリフォルニアの山火事のいくつかで試行され、非常に効果的であることが証明され、山火事の管理と対応戦術を変える可能性があります。

消防士は AI を使用して山火事の拡大を予測し、それに対処します 

USC の科学者によって作成された cWGAN モデルは、衛星写真からの履歴データを利用して、火災の発生を即座に予測します。 このツールは、火災の延焼速度と強さの軌跡を正確に推定します。 これにより、消防士や救助隊員は、どこで消火するか、誰を最初に避難させるかを決定する際に、より合理的な選択ができるようになります。

最近のカリフォルニアの山火事でのこの AI モデルの使用は、すでに有用であることが証明されています。 これにより、消防士や救急チームは火災がどこに広がるかをより正確に予測できるため、より狭い境界内に火災を封じ込め、人々が居住するエリアを守ることが可能になります。 このシステムの精度は、リソースをより適切に割り当てることにも役立ち、即時の対応が必要な重要なゾーンにリソースが集中するようになります。

cWGAN モデルは、高度なアルゴリズムを使用して、大量のデータを迅速に処理します。 現在の衛星画像と過去の山火事の記録を比較することで、近いうちに火災の発生を予測します。 これにより、固定モデルでは不可能な、地上の状況変化に応じて変化する応答が可能になります。

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AI モデルの主な利点の 1 つは、避難計画を改善できることです。 当局は火災の行き先を予測することで、人々に危険な地域から退去するよう、より正確かつ時間厳守の命令を下すことができる。 これは、混雑した場所や逃げ道がほとんどない場所では非常に重要です。

AI モデルは、山火事の即時消火活動を支援するだけでなく、山火事管理の長期戦略もサポートできます。 時間をかけて記録を調べることで、後で火災が発生する可能性が高い地域を認識できます。 これは、制御された火傷をどこで行うべきか、植生の伐採が必要なエリア、および壊滅的な火災に対するその他の予防策が必要かどうかを決定するための指針となるため、非常に重要です。