Az MI és a veszélyes növényzet feltérképezése
A tüzeket sok tényező együttesen okozza: időjárás, emberi tevékenység, az elektromos hálózat állapota, valamint a környező növényzet szerkezete. Az amszterdami Overstory fejlesztése ebbe akar beleszólni: MI-alapú növényzetfigyelő rendszerrel segíti az áramszolgáltatók munkáját. Magas felbontású műholdképeket és saját képfeldolgozó algoritmusokat használ, hogy felismerje hatalmas területeken azokat a fákat, bokrokat, amelyek veszélyt jelentenek a villanyvezetékekre. Az ilyen módszerek célja az, hogy ne váltsák ki a szakembereket, hanem megmutassák, hová érdemes csapatokat küldeni tényleges ellenőrzésre és beavatkozásra.
Az új megközelítés előnye, hogy gyorsabb és olcsóbb lehet, mint a korábbi, helikopteres vagy helyszíni bejárásokon alapuló ellenőrzés. Nagy előrelépés, hogy például a Pacific Gas and Electric (PG&E) 2025-ben közel 50%-kal kevesebb tüzet jegyzett fel a növényzet okozta gyújtások miatt, mint egy évvel korábban. Másfelől az Overstory rendszere ugyan folyamatosan frissített műholdképeket kínál, de ezek a képek még mindig lemaradnak az élő kamerahálózatok valós idejű riasztásaihoz képest.
Kamerák a tűzveszélyes pontokon
A “firetech” szektor másik izgalmas fejlesztése az MI-meghajtású tűzérzékelő rendszerek megjelenése. A San Franciscó-i Pano AI saját, forgatható kamerahálózatot hozott létre, amely 360 fokban pásztáz, automatikusan elemzi a nappali füstöt, az éjszakai hőképeket, és további információkat is felhasznál, például műholdas adatokat és a tűzoltóság visszajelzéseit. Ezek az adatok olyan felügyeleti központokba futnak be, mint a PG&E riasztóközpontja Kaliforniában, ahol szakemberek ellenőrzik a riasztásokat, hogy kiszűrjék a ködöt, a port vagy a felhőket, és megállapítsák, valóban tűz van-e.
A Pano AI együttműködése Arizona legnagyobb szolgáltatójával, az Arizona Public Service-szel lehetővé tette, hogy a tűzoltók 10–25 perccel korábban érkezzenek a helyszínre, mint a hagyományos 911-es bejelentéseknél. Mindezek dacára a rendszer csak ott pontos, ahol megfelelő a kamera rálátása, és csak olyan területeken használható, ahol ténylegesen üzemel a kamerahálózat – így több helyen továbbra is vakfoltok tátonganak Arizonában.
Valós idejű riasztás az MI segítségével
A hasonló fejlesztések már az akadémiai szférában is megjelentek – a University of California San Diego ALERTCalifornia programja például a helyi tűzoltók munkáját támogatja kamera- és MI-alapú azonnali azonosítással. Korábban minden esetben csapatokat kellett kiküldeni a tűzjelzést követően, ma viszont a rendszer képes már a 911-es hívások előtt felismerni és rögzíteni a tüzet. Neal Driscoll programvezető szerint a beavatkozási idő jelentősen csökkent, és ez azt is jelentheti, hogy a megfékezett tüzek kisebb kiterjedésűek lesznek.
