Как искусственный интеллект помогает бороться с лесными пожарами

Инструменты на основе искусственного интеллекта (ИИ) все чаще используются для прогнозирования поведения лесных пожаров. Это позволяет пожарным службам лучше контролировать ситуацию и минимизировать потенциальный ущерб для окружающей среды и людей. Однако важно, чтобы подобные технологии не заменяли людей, а помогали им, настаивают специалисты.

В России, по состоянию на 9 августа, действовало 176 лесных пожаров на площади 1,8 млн га, сообщают в ФБУ «Авиалесоохрана». Больше всего возгораний было зафиксировано в Якутии (92 пожара на площади более 1,6 млн га), Иркутской области (29 пожаров, более 111 тыс. га), Башкирии (28 пожаров, более 15 тыс. га). В 10 субъектах Российской Федерации введен режим чрезвычайной ситуации, в частности, он действует по всей территории Якутии и Иркутской области. С начала года, как следует из информационной системы дистанционного мониторинга Рослесхоза (ИСДМ-Рослесхоз), лесные пожары затронули более 10 млн га территории.

В США, по данным Национального межведомственного пожарного центра (National Interagency Fire Center), с начала года пожары охватили более 1,3 млн га территорий. Это почти на 798 тыс. га больше по сравнению с первыми семью месяцами 2020 года. Один из самых крупных пожаров, получивший название Bootleg Fire, бушует в штате Орегон. С 6 по 25 июля было выгорело около 161 тыс. га земли, пожар до сих пор не локализовали.

Некоторые эксперты предполагают, что на фоне изменения климата и повышения средней мировой температуры частота и интенсивность лесных пожаров будет расти. «Важно то, что увеличивается число неблагоприятных природных явлений, которые могут приводить к пожарам, — это и засухи, периоды с высокой температурой, сила ветра. Раз выше риски, то растет и число пожаров», — цитирует РБК главного координатора проектов по лесам высокой природоохранной ценности WWF России Константина Кобякова.

Как напоминает благотворительное подразделение медиакомпании Thomson Reuters, одной из эффективных технологий для минимизации негативных последствий лесных пожаров является ИИ. «Когда меня впервые спросили, можем ли мы использовать искусственный интеллект для тушения пожаров, я сказал: „Нет. Слишком много неопределенности“, — рассказывает Дэвид Калкин, исследователь из Лесной службы США (US Forest Service, USFS, агентство Министерства сельского хозяйства). — Но потом я подумал: „А что, если бы мы действительно спланировали программу исследований, чтобы двигаться в этом направлении?“». Сейчас Дэвид Калкин и другие ученые работают над созданием алгоритмов, которые помогают моделировать поведение пожаров в режиме реального времени.

В частности, они разработали инструмент под названием Suppression Difficulty Index (от англ. — «Индекс сложности тушения»). Он представляет собой интерактивную карту, на которой отображаются участки с повышенным и пониженным риском возгораний. Первые отмечены красным и оранжевым цветом, а вторые — синим. Для оценки сложности и объема работ, которые предстоит проделать в случае возгорания, используются такие данные, как типы растительного покрова, характеристики объектов на земной поверхности, ожидаемое поведение пожара во время сложных погодных условий и другие.

Еще один инструмент, который создали специалисты, — Atlas of Potential Control Locations (от англ. — «Карта потенциальных контрольных локаций»). Он работает на основе машинного обучения. Алгоритмы анализируют такие данные, как расстояние от пожара до дороги, особенности рельефа, наличие горючих материалов на земле, характеристики других пожаров на той же территории и другие. Затем они определяют места, где усилия по тушению пожаров окажутся эффективными, а где не стоит тратить на них ресурсы. «Все чаще мы видим регионы с большим количеством пожаров, и конкуренция за ресурсы для их тушения становится действительно экстремальной — просто не хватает людей, — говорит Брэд Петрушка, менеджер по пожарной безопасности в Сан-Хуане (национальный лес на западе американского штата Колорадо). — Нам нужно знать, как действовать в условиях ограниченных ресурсов, и эти инструменты обещают помочь».

При этом эксперты подчеркивают, что лучше всего подобные технологии работают в связке с людьми, которые владеют информацией о конкретной местности. Поэтому они рекомендуют пожарным службам и местным жителям перед началом пожарного сезона подготовить специальную карту и отметить на ней места, которые необходимо защитить от пожаров «любой ценой», а также те, которые могут столкнуться со стихией без ущерба для людей и природы.

С тем, что компьютерные системы работают не безупречно и должны дополнять, а не заменять людей, согласны и разработчики решения FireNet. Технологию, которая обнаруживает лесные пожары при помощи ИИ, создала американская компания-разработчик программного обеспечения CrowdAI. Она была презентована в 2019 году. Как отмечает издание Vice, при создании FireNet специалисты вдохновлялись программами для анализа медицинских изображений, которые помогают врачам отличать здоровые ткани от нездоровых. Систему обучали на кадрах видеозаписей лесных пожаров, полученных с беспилотных летательных аппаратов. Дроны летают над лесными пожарами и записывают видео с высокой частотой кадров (до 20 в секунду). Алгоритмы обрабатывают записи в режиме реального времени и определяют места возгораний по местоположению беспилотника. Точность обнаружения пожаров составляет 92%.

Подобные инструменты разрабатываются и в других странах. Например, в 2019 году сотрудник Университета Хонгика в Южной Корее (Hongik University) Джэ Сын Ли вместе со своими студентами создал алгоритм, который может прогнозировать возникновение очагов возгорания и особенности поведения пожаров с точностью до 90%. В основе технологии лежат спутниковые изображения с высоким разрешением и алгоритмы машинного обучения Azure Machine Learning от компании Microsoft. Создатели системы утверждают, что с ее помощью пожарные могут более рационально распределять ресурсы: перегруппировывать бригады, направлять их туда, где не хватает ресурсов. Это позволяет службам быстрее реагировать на вызовы и минимизировать возможный ущерб от возгораний. Джэ Сын Ли надеется, что этот инструмент также можно будет использовать и в других целях — например, для борьбы с преступностью.

В России на основе технологий машинного обучения и анализа больших данных работает мобильное приложение «Термические точки» от МЧС. Оно позволяет отслеживать температурные аномалии и предсказывать очаги возгораний. Приложение предназначено для пожарных и других служб, а также должностных лиц, которые отвечают за безопасность территорий, но планируется, что его смогут использовать и остальные жители России. Оно интегрировано в информационную систему «Атлас опасностей и рисков», в которой содержатся данные о различных опасностях и угрозах на территории страны, включая лесные пожары, наводнения, эпидемии и другие. Доступ к системе может получить любой желающий.