పశ్చిమ యుటిలిటీలు, అగ్నిమాపక సంస్థలు వేగవంతమైన అడవి మంటల స్పందన కోసం AI కెమెరా నెట్‌వర్క్‌లను విస్తరిస్తున్నాయి

ముందస్తు గుర్తింపుతో అడవి మంటల ఫలితాలు మారవచ్చని పశ్చిమం నమ్ముతోంది

అమెరికన్ పశ్చిమంలో తీవ్రమైన అడవి మంటల పరిస్థితులు పెరుగుతున్న కొద్దీ, యుటిలిటీలు మరియు రాష్ట్ర సంస్థలు పొగను త్వరగా గుర్తించి మంట పెద్దదిగా మారే ముందు స్పందన బృందాలను అప్రమత్తం చేయడానికి రూపొందించిన AI ఆధారిత కెమెరా నెట్‌వర్క్‌ల వినియోగాన్ని విస్తరిస్తున్నాయి. ఈ సాంకేతికతను అగ్నిమాపక సిబ్బందికి లేదా మానవ తీర్పుకు ప్రత్యామ్నాయంగా కాకుండా, విస్తారమైన దూరాలు మరియు పరిమిత దృశ్యమానం కీలక నిమిషాలను కోల్పోయే భూములలో బలం పెంచే సాధనంగా చూపుతున్నారు.

ఈ వ్యవస్థల కోసం వాదన ఒక సాధారణ ఆపరేషనల్ నిజంపై ఆధారపడి ఉంది: మంటను ఎంత త్వరగా గుర్తిస్తే, అది ఇంకా చిన్నదిగా ఉన్నప్పుడే నియంత్రించే అవకాశం అంత ఎక్కువ. అరిజోనాలో, దీనికి ఒక ఉదాహరణ ఇప్పటికే ప్రూఫ్ పాయింట్‌గా ఉంది. మార్చి నెలలో ఒక మధ్యాహ్నం, కృత్రిమ మేధస్సు Coconino National Forest నుండి వచ్చిన కెమెరా ఫీడ్‌లో పొగలా కనిపించిన దాన్ని గుర్తించింది. తర్వాత మానవ విశ్లేషకులు అది మేఘమో ధూళో కాదని నిర్ధారించి, రాష్ట్ర అటవీ సేవకు మరియు Arizona Public Service‌కు తెలియజేశారు. తర్వాత వచ్చిన మంట, Diamond Fire అని పేరు పెట్టబడింది, 7 ఎకరాలు దాటకముందే నియంత్రించబడింది.

ఆ క్రమం ఇప్పుడు అనేక రాష్ట్రాల్లో వ్యాపిస్తున్న నమూనాను చూపిస్తుంది: యంత్రాలు నిరంతరం స్కాన్ చేస్తాయి, మనుషులు ధృవీకరిస్తారు, అధికారులు స్పందిస్తారు. ఇది పనితీరులో క్రమానుగత మార్పు, కానీ రికార్డు స్థాయి వేడి మరియు తక్కువ మంచుపాతం ఉన్న ప్రాంతంలో దాని ప్రభావాలు పెద్దవిగా ఉండొచ్చు.

ఒంటరి కెమెరాల నుంచి ప్రాంతీయ నెట్‌వర్క్‌ల వరకు

Arizona Public Service దగ్గర దాదాపు 40 యాక్టివ్ AI పొగ-గుర్తింపు కెమెరాలు ఉన్నాయి, మరియు వేసవి ముగిసే సమయానికి వాటిని 71కి పెంచాలని యోచిస్తోంది. రాష్ట్ర అగ్నిమాపక సంస్థ తనవైన ఏడు కెమెరాలను అమలు చేసింది. Coloradoలో, Xcel Energy 126 కెమెరాలను ఏర్పాటు చేసింది, మరియు సంవత్సరం చివరికి తాను సేవలందించే ఎనిమిది రాష్ట్రాల్లో ఏడు రాష్ట్రాల్లో వ్యవస్థలు పనిచేయాలనే లక్ష్యం పెట్టుకుంది.

California ఇప్పటికే ALERTCalifornia ద్వారా మరింత పెద్ద స్థాయిలో ముందుకు వెళ్లింది, ఇది రాష్ట్రవ్యాప్తంగా విస్తరించి ఉన్న సుమారు 1,240 AI-సক্ষম కెమెరాల నెట్‌వర్క్. ఈ వ్యవస్థ కూడా ఇదే విధంగా పనిచేస్తుంది, సంభావ్య పొగను స్కాన్ చేయడానికి AIని ఉపయోగిస్తూ, తప్పుడు పాజిటివ్‌లను తగ్గించి, కాలక్రమేణా మోడల్‌ను మెరుగుపరచడానికి మనుషులను ప్రక్రియలో ఉంచుతుంది. ఆ మానవ సమీక్ష పొర అనవసరం కాదు. ఈ అమలులను ప్రయోగాత్మక ఆసక్తులుగా కాకుండా ఆపరేషనల్ సాధనాలుగా ఎందుకు పరిగణిస్తున్నారో కారణాల్లో ఇది ఒకటి.

తప్పుడు అలారాలు పర్యావరణ పర్యవేక్షణలో పెద్ద ప్రమాదం, ముఖ్యంగా కఠిన భూభాగాల్లో, అక్కడ వాతావరణం, ధూళి, పొగమంచు, మరియు కాంతి పరిస్థితులు స్వయంచాలక వ్యవస్థలను సులభంగా గందరగోళానికి గురి చేస్తాయి. హెచ్చరికలను ఎత్తి చూపే ముందు మానవ ధృవీకరణను తప్పనిసరి చేయడం ద్వారా, ఏజెన్సీలు సాంకేతికతపై విశ్వాసాన్ని నిలుపుకుంటూనే దాని వేగ ప్రయోజనాన్ని పొందాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. ALERTCalifornia స్థాపకుడు Neal Driscoll ప్రకారం, ఆ ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్ వ్యవస్థను మరింత ఖచ్చితంగా మారేందుకు శిక్షణ ఇస్తుంది.

యుటిలిటీలు ఎందుకు అంత లోతుగా పాల్గొంటున్నాయి

అడవి మంటల గుర్తింపులో విద్యుత్ యుటిలిటీల పెరుగుతున్న పాత్ర వారు ఎదుర్కొంటున్న ప్రమాదాలను ప్రతిబింబిస్తుంది. యుటిలిటీలు అగ్నిప్రమాదానికి లోనయ్యే ప్రాంతాల్లో విస్తృత మౌలిక వసతులను నిర్వహిస్తాయి, మరియు కారణం వాతావరణమైనా, మానవ చర్యలైనా, పరికరాల సంబంధమైనదైనా, ఏ ignition అయినా వీలైనంత త్వరగా గుర్తించేందుకు వారికి బలమైన ప్రోత్సాహాలు ఉన్నాయి. కెమెరా నెట్‌వర్క్‌లు దూర ప్రాంతాల్లో కనిపించే పరిధిని పెంచే మార్గాన్ని అందిస్తాయి, అక్కడ పరిశీలకులు తక్కువగా ఉండవచ్చు, సంప్రదాయ నివేదికలు ఆలస్యమవుతాయి.

వాతావరణం మరియు అగ్ని పరిస్థితులు మరింత తీవ్రతరం అవుతున్న సమయంలో ఇది ప్రత్యేకంగా ముఖ్యమైనది. తీవ్రమైన వేడి మరియు బలహీనమైన మంచుపాతం ఇంధనాలు ముందుగానే ఎండిపోయి తీవ్రంగా మండే అవకాశాన్ని పెంచుతాయి. అటువంటి పరిస్థితుల్లో, నియంత్రించదగిన ఘటన మరియు హానికరమైన అడవి మంట మధ్య తేడా వేగంగా తగ్గిపోతుంది.

Arizona Department of Forestry and Fire Managementకి చెందిన John Truett మూల నివేదికలో ఆపరేషనల్ తర్కాన్ని స్పష్టంగా సంక్షిప్తీకరించారు: ముందస్తు గుర్తింపు వలన విమానాలు, సిబ్బందిని త్వరగా పంపించి, మంటలను సాధ్యమైనంత చిన్నగా ఉంచడం సాధ్యమవుతుంది. అదే కెమెరా వ్యవస్థల మౌలిక హామీ. అవి మంటలను ఆర్పవు, కానీ ignition మరియు చర్య మధ్య సమయాన్ని కుదించగలవు.

AI ఒక మౌలిక వసతి, ప్రదర్శన కాదు

ఈ AI అనువర్తనం అనేక మరింత ఊహాత్మక ప్రభుత్వ వినియోగాల కంటే వేగంగా ప్రాచుర్యం పొందడానికి ఒక కారణం ఉంది. దాని విలువ ప్రతిపాదన కొలవదగినది. ఒక వ్యవస్థ పొగను తొందరగా గుర్తించి స్పందన సమయాన్ని మార్చుతుంది, లేకపోతే చేయదు. ఫలితం స్పష్టంగా ఉంటుంది: హెచ్చరికలు, పంపిణీలు, కాలిన ఎకరాలు, మరియు నియంత్రణ ఫలితాలు.

ఈ ప్రాయోగికతే, ఈ నెట్‌వర్క్‌లను పూర్తిగా స్వయంచాలక ప్రత్యామ్నాయాలుగా ప్రచారం చేయకుండా, ప్రస్తుత అడవి మంటల కార్యకలాపాల్లో ఎందుకు చేర్చుతున్నారో కూడా వివరిస్తుంది. ప్రస్తుత నమూనా జాగ్రత్తతో కూడినదిగా, పొరలుగా ఉంటుంది. కెమెరాలు దృశ్యమానతను అందిస్తాయి. AI అసాధారణాలను గుర్తిస్తుంది. మనుషులు చిత్రాలను సమీక్షిస్తారు. ఏజెన్సీలు ఎలా స్పందించాలో నిర్ణయిస్తాయి. ప్రతి దశ అనిశ్చితిని తగ్గిస్తుంది, అనిశ్చితిని పూర్తిగా తొలగించగలమని నటించకుండా.

ఆ అర్థంలో, అడవి మంటల కెమెరా నిర్మాణం AI యొక్క పక్వమైన వినియోగాన్ని సూచిస్తుంది. ఇది సమస్యలోని ప్రతి భాగాన్ని పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నించడం లేదు. ఇది సంకుచితమైన కానీ అధిక లివరేజ్ ఉన్న అడ్డంకిని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది: ప్రతిస్పందన వ్యవస్థలు ప్రభావం చూపేంత త్వరగా మంటను గమనించడం. విస్తారమైన అరణ్యాలు మరియు పర్వత భూభాగాల్లో, ఆ అడ్డంకి నిజమే.

ఋతువారీ సాంకేతికత, దీర్ఘకాల ప్రభావాలతో

తక్షణ విస్తరణకు ప్రధాన ప్రేరణ 2026 అగ్నికాలం, కానీ మరింత లోతైన ప్రాధాన్యం AI పర్యవేక్షణ పశ్చిమం యొక్క శాశ్వత అనుకూలన వ్యూహంలో భాగమవుతోంది అన్నదే. కెమెరా నెట్‌వర్క్‌లు ఇప్పుడు విమానాలు, ఉపగ్రహాలు, లుకౌట్ వ్యవస్థలు, మరియు భూమి స్థాయి నివేదికలతో కలిసి పెద్ద గుర్తింపు నిర్మాణంలోని భాగాలుగా ఉన్నాయి.

ఈ వ్యవస్థలు కొనసాగుతూ మెరుగ్గా పనిచేస్తే, వాటి పాత్ర పెరిగే అవకాశం ఉంది. యుటిలిటీలు వాటిని ప్రమాద తగ్గింపుగా సమర్థించగలవు. అగ్నిమాపక సంస్థలు వాటిని స్పందన వేగవంతీకరణగా సమర్థించగలవు. రాష్ట్రాలు వాటిని మరింత విధ్వంసకరమైన అగ్ని ప్రవర్తన ఉన్న కాలంలో ప్రజా భద్రత మౌలిక వసతిగా సమర్థించగలవు. అమలు విధానం ఇప్పటికే ప్రారంభ దశ ప్రాజెక్టులు పైలట్‌ల నుంచి విస్తృత ఆపరేషనల్ నెట్‌వర్క్‌లకు మారుతున్నాయని సూచిస్తోంది.

అరిజోనాలోని Diamond Fire ఉదాహరణ పరిమాణంలో చిన్నది, కానీ అదే దాని ప్రాధాన్యం. ఆదర్శ అడవి మంటల సాంకేతిక కథనం విపత్తు తర్వాతి నాటకీయ రక్షణ కథ కాదు. అది విపత్తు రూపుదిద్దుకోకముందే జరిగే నిశ్శబ్ద జోక్యం. AI కెమెరా నెట్‌వర్క్‌లు అలాంటి మరిన్ని నిశ్శబ్ద జోక్యాలు సాధ్యమనే ఊహపై అమలు చేస్తున్నారు. వేడిగా, పొడిగా ఉన్న పశ్చిమంలో, ఇది AI నిజంగా నిలబెట్టగలిగే అత్యంత ఉపయోగకరమైన హామీలలో ఒకటిగా తేలవచ్చు.

ఈ వ్యాసం Fast Company రిపోర్టింగ్‌పై ఆధారపడింది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.