Risken för skogsbränder ökar. Det gäller även nya lösningar för artificiell intelligens för att bekämpa dem

LONDON (AP) – Skogsbränder som drivs av klimatförändringar har ödelagt samhällen från Maui till Medelhavet i somras, dödat mängder av människor, utmattande brandmän och underblåst efterfrågan på nya lösningar. Ange artificiell intelligens.

Brandmän och nystartade företag använder AI-drivna kameror för att skanna horisonten efter tecken på rök. Ett tyskt företag bygger en satellitkonstellation för att upptäcka bränder från rymden. Och Microsoft använder AI-modeller för att förutsäga var nästa brand kan bryta ut.

När skogsbränderna växer sig större och mer intensiva när världen värms upp, försöker brandmän, allmännyttiga företag och regeringar ligga steget före bränderna genom att utnyttja den senaste AI-tekniken – som inspirerar både rädsla och spänningspotential att förändra liv. Medan första responders alltmer hoppas att AI ska ge dem ett försprång, behövs fortfarande människor för att verifiera att tekniken är korrekt.

Kaliforniens huvudsakliga brandmyndighet började testa ett AI-system som söker efter rök i mer än 1 000 bergstoppskameror i somras och utökar det nu över hela landet.

Systemet är designat för att upptäcka “avvikelser” och larma larmcentraler, där personalen kommer att bekräfta om det faktiskt är rök eller något annat i luften.

“Det fina med det är att det dyker upp på skärmen direkt och de avsändare eller uppringare kan fråga den skärmen” och bestämma om de ska skicka en besättning, säger Phillip SeLegue, stabschef för California Department of Forestry Fire Protection Intelligence .

Kamerorna, en del av ett nätverk som arbetare tidigare var tvungna att övervaka, tillhandahåller miljarder byte med data för AI-systemet att bearbeta. Även om rökobservationer fortfarande behöver bekräftas av människor, hjälper systemet till att minska tröttheten för anställda som vanligtvis övervakar flera skärmar och kameror och varnar dem för att bara undersöka när brand eller rök kan vara närvarande, sa SeLegue.

Det har redan hjälpt. En bataljonschef fick ett brandvarnare mitt i natten, bekräftade det på sin mobiltelefon och ringde en ledningscentral i San Diego för att skicka räddningspersonal till det avlägsna området.

Avsändare sa att om de inte hade blivit larmade skulle branden ha varit mycket större eftersom den förmodligen inte skulle ha märkts förrän nästa morgon, sa SeLegue.

San Franciscos startup Pano AI tar ett liknande tillvägagångssätt och monterar kameror på mobiltorn som söker efter rök och varnar kunder inklusive brandkårer, allmännyttiga tjänster och skidorter.

Kamerorna använder datorseende maskininlärning, en typ av AI.

“De är speciellt utbildade för att känna igen rök eller inte, och vi tränar dem med bilder av rök och bilder av icke-rök”, säger VD Sonia Kastner.

Bilderna kombineras med flöden från statliga vädersatelliter som letar efter hotspots, såväl som andra datakällor, såsom inlägg på sociala medier.

Tekniken kringgår ett av de viktigaste problemen med traditionell detektering av skogsbränder: Den förlitar sig på nödsamtal från förbipasserande, som kräver bekräftelse från personal innan besättningar och vattendroppande flygplan kan sättas in.

“I allmänhet är bara ett av 20 av dessa nödsamtal faktiskt en löpeld. Även under brandsäsongen kan det finnas moln, dimma eller syrsor, säger Kastner.

Pano AI:s system förlitar sig fortfarande på slutlig bekräftelse, med chefer som spelar en time-lapse av kameraflödet för att säkerställa att det inte finns någon rök.

När det gäller att bekämpa skogsbränder, “blir tekniken allt viktigare”, säger Larry Bekkedahl, senior vice president för energi på Portland General Electric, Oregons största företag och en Pano AI-kund.

Verktyg spelar ibland en roll för att starta skogsbränder när deras kraftledningar slås ner av vinden eller träffas av fallande träd. Hawaiis elbolag erkände att en förödande brand bröt ut på dess kraftledningar i Maui i somras efter att den uppenbarligen fälldes av hårda vindar.

PGE, som förser 51 städer i Oregon med ström, har distribuerat 26 Pano AI-kameror, och Bekkedahl sa att de har hjälpt till att påskynda responsen och samordningen med räddningstjänsten.

Förr gick brandkårerna runt och letade efter saker utan att veta exakt var de var, sa han. Kamerorna hjälper till att upptäcka bränder snabbare och få team på plats snabbare, vilket minskar svarstiderna med upp till två timmar.

“Detta är betydelsefullt när det gäller hur snabbt branden kan spridas och växa”, sa Bekkedahl.

Att använda AI för att upptäcka rök från bränder “är relativt enkelt”, säger Juan Lavista Ferres, chefsdataforskare på Microsoft.

“Det är inte lätt att ha tillräckligt med kameror som täcker tillräckligt många platser,” sa han och pekade på stora, avlägsna områden i norra Kanada som brann i somras.

Ferres team på Microsoft har utvecklat AI-modeller för att förutsäga var bränder sannolikt kommer att starta. De matade modellen med kartor över tidigare brända områden samt klimat och geodata.

Systemet har sina begränsningar – det kan inte förutsäga slumpmässiga händelser som ett blixtnedslag. Men den kan kamma igenom historiska väder- och klimatdata för att identifiera mönster, till exempel områden som vanligtvis är torrare. Även en väg som indikerar att människor är i närheten är en riskfaktor, sa Ferres.

“Allt kommer inte att fungera perfekt”, sa han. “Men vad den kan göra är att den kan skapa en sannolikhetskarta (baserad på) vad som hände tidigare.”

Tekniken, som Microsoft planerar att erbjuda som ett verktyg med öppen källkod, kan hjälpa första responders att ta reda på var de ska fokusera sina begränsade resurser, sa Ferres.

Ett annat företag ser till himlen efter en lösning. Den tyska startupen OroraTech analyserar satellitbilder med hjälp av artificiell intelligens.

Med hjälp av framsteg inom kamera-, satellit- och AI-teknik har OroraTech lanserat två minisatelliter i skokartong i låg omloppsbana, cirka 550 kilometer (340 miles) över jordens yta. Det München-baserade företaget har ambitionen att skicka åtta till nästa år och så småningom skicka ut 100 till rymden.

När skogsbränder drabbade centrala Chile i år, sa OroraTech att det gav värmebilder på natten, när flygdrönare används mer sällan.

Veckor efter att OroraTech lanserade sin andra satellit upptäckte den en brand nära norra Alberta-samhället Keg River, där lågor upprepade gånger brände avlägsna delar av den boreala skogen i somras.

“Det finns algoritmer på satelliten, mycket effektiva sådana, för att upptäcka bränder ännu snabbare”, säger VD Thomas Grübler.

AI tar även hänsyn till vegetation och fuktighet för att identifiera utbrott som kan utlösa förödande stora bränder. Tekniken kan hjälpa tunnbemannade brandkårer att rikta resurser mot bränder som har potential att orsaka störst skada.

“Eftersom vi vet exakt var bränderna är kan vi se hur bränderna sprider sig”, säger Grübler. “Så vilken eld kommer att bli den stora elden en dag och vilken kommer att sluta av sig själv.”

___

AP Technology-skribenten Barbara Ortutay i San Francisco bidrog.