南加州的野火变得越来越猛烈和不可预测，迫使消防员采用尖端技术以保持领先。

周二，一场风暴点燃了洛杉矶地区的几场火灾，包括太平洋帕利塞德斯的山脚和位于加州阿尔塔迪纳附近的伊顿峡谷地区，北部靠近帕萨迪纳。

根据加州林业和消防保护部的数据，加州目前有超过25,000英亩的土地在燃烧，且没有任何控制措施。

人工智能正成为一项关键工具，帮助更早地发现火灾，改善灭火策略，并重塑野火的管理和应对方式。它在天气预报和自然灾害恢复中也变得越来越重要。

用于野火检测的项目之一是由加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发的ALERT California系统，该系统管理着分布在加州各地的数千个摄像头。

周五，橙县消防局分享了一段视频，展示了在加州尔湾发生的植被火灾，该火灾是通过使用Alert California系统的人工智能检测到的。

“我们这个故事的独特之处在于，这是橙县第一次通过摄像头系统和人工智能收到通知，而没有任何人拨打911，”橙县消防局公共信息官阮清（Captain Thanh Nguyen）告诉Decrypt。

阮清指出，火灾是通过位于该机构所称的偏远“高风险区域”的摄像头发现的。

Alert California系统由1000个摄像头组成，利用机器学习来判断是否确实发生了火灾，并可以将此信息传递给操作员和应急响应人员。

“除非你恰好在那个时刻查看摄像头画面，否则你可能会错过，这就是人工智能的作用，”阮清说。“它检测到这个视频有些异常，然后通知了ALERT California的人。”

阮清解释说，Alert California网络由至少两名人员全天候轮班监控。团队在收到通知后评估视频，然后确定是否需要向当地消防部门标记。

“延误会导致火灾失控蔓延，增加对社区和环境的风险，”Pano AI的联合创始人阿尔文·萨蒂亚姆（Arvind Satyam）告诉Decrypt。“此外，广阔且常常偏远的易燃景观使得全面监控变得具有挑战性。”

成立于2019年的旧金山Pano AI开发了基于人工智能的野火和灌木火灾检测技术。

“需要更快的扩展和更具可操作性的见解，”萨蒂亚姆说。“满足这一需求需要在州和联邦层面增加支持和资金。”

这位联合创始人进一步解释，自然灾害，如野火，是一个“社会的‘我们’问题”，需要投资预防技术，“必须成为公私合营的伙伴关系，以使其成为优先事项。”

随着加州最新的野火蔓延，摄像头正在捕捉帕利塞德斯和伊顿峡谷火灾造成的破坏。

“我们在周一就知道帕利塞德斯是一个非常高危的区域，”Ember Flash Aerospace的首席执行官约瑟夫·诺里斯（Joseph Norris）告诉Decrypt。“所以这是一个很好的机会，让人们去检查并确保他们的传感器正常工作并收集我们需要的数据。”

成立于2021年，总部位于旧金山的Ember Flash Aerospace开发野火检测设备和应用程序，但检测野火不仅仅是发现烟雾。

“这涉及到粒子检测以及光学传感器，”诺里斯（Norris）说。“我们不拍摄视频，但我们使用机器学习和人工智能来识别指示烟雾的小模式。传感器网络使我们能够利用现场的多个传感器进行三角测量。”

正如诺里斯所解释的，速度是使人工智能在野火检测和缓解中理想的关键因素。

“几乎是100%的速度，因为我们可以从许多来源聚合数据，”他说。“这使我们的公司能够与他人共享数据，进行聚合，并做出更快的决策。在实时情况下，情况可能会变化，而人工智能使这一切比以往任何时候都更有可能。”

即使在广泛部署摄像头的情况下，诺里斯仍强调需要更快的火灾检测速度和效率。

“最大的挑战就是意识，”他说。“这是意识和采用。摄像头很贵，安装它们增加了成本，限制了部署并留下盲点，”他说。

诺里斯对随着成本下降，更多廉价选项将被用于对抗野火持乐观态度。

“我知道这会有所改善，”他说。

编辑：塞巴斯蒂安·辛克莱

免责声明：本文章仅代表作者个人观点，不代表本平台的立场和观点。本文章仅供信息分享，不构成对任何人的任何投资建议。用户与作者之间的任何争议，与本平台无关。如网页中刊载的文章或图片涉及侵权，请提供相关的权利证明和身份证明发送邮件到support@aicoin.com，本平台相关工作人员将会进行核查。