ما هو دور الذكاء الاصطناعي في التنبؤ عن حدوث حرائق؟

اقرأ في هذا المقال


الذكاء الاصطناعي والتنبؤ عن حدوث حرائق:

لقد اتجهت العديد من الدول إلى الابتكارات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي بهدف مواجهة حرائق الغابات، واحتمالات حدوثها بهدف التقليل من أخطارها. وخطر هذه الحرائق قائم في أنها يصعب السيطرة عليها، وكما تقترن في الغالب بالظروف المناخية الساخنة والجافة وبانتشار الرياح بعيدًا عن منطقة الحريق الأصلية. وكما أشارت دراسة جديدة إلى زيادة بنسبة 35 بالمئة لعدد الأيام ذات الخطر العالي لاندلاع حرائق هائلة في أنحاء العالم. واستخدمت الدراسة أدوات تصوير مجهزة على متن أقمار صناعية تابعة لوكالة ناسا وتيرا وأكوا لتحليل أشد الحرائق الهائلة في السنوات الأخيرة، وبما في ذلك حوادث الحرائق التي تسبب خسائر في الأرواح والممتلكات.

دور أنظمة الذكاء الاصطناعي في الحد من حرائق الغابات:

وقد أشار خبراء إلى أنّ الذكاء الاصطناعي قادر على إيجاد المعلومات المفيدة والاستدلال عن أسباب الحرائق بالإضافة إلى عنصر الحماية من مسبباتها. كما شهد العام حرائق كارثية على مستوى العالم في الغابات، حيث كان من أشرها حرائق غابات كاليفورنيا في الولايات المتحدة الأمريكية. وكان من نتائجها عشرات القتلى ومئات المنازل المدمرة وآلاف الهكتارات من الأراضي الزراعية المحترقة.
كما تجتاح العشرات من الحرائق العديد من الغابات سنويًا، فتلتهم الأخضر واليابس، وتؤدي بأرواح المئات من الأشخاص وتقضي على أنواع بأكملها من النباتات والحيوانات، ومع بدء أشهر الصيف وارتفاع درجات الحرارة، تزداد المخاوف من هذه المشكلة في عدد من دول العالم.

شركة (StartX Buzz Solutions):

قدَّمت الشركة الأمريكية الناشئة نظام جديد باستعمال الذكاء الاصطناعي، وذلك في المساهمة في اكتشاف أخطاء خطوط شبكة الكهرباء بصورة سريعة، لكي يتم إجراء اللازم قبل التسبب بالحرائق في الغابات. حيث تستخدم منصتهم الفريدة تقنية الذكاء الاصطناعي وتقنية تعلم الآلة، لتحليل ملايين الصور لخطوط الكهرباء والأبراج من الطائرات الصغيرة بدون طيار، للعثور على العيوب الخطرة وكذلك النباتات والأشجار مع البنية التحتية للشبكة، ما يساعد في تحديد مناطق المشاكل وإصلاحها قبل نشوب حريق.

مميزات النظام:

حيث باستخدام هذا النظام يمكن إجراء التحليل بنصف الكُلفة اللازمة، ليتم ذلك بوقت قصير بالمقارنة مع الوقت الذي يستغرقه البشر في تلك المهمة، وكل ما يحتاجه هو ساعات أو أيام قليلة بدلاً من شهور إلى سنوات. حيث تسببت خطوط الكهرباء ومشاكل المعدات في حرائق الغابات في ولاية كاليفورنيا الأمريكية العام الماضي، وذلك بعد اكتشاف عيوب في خطوط الكهرباء ومعدات الشبكة، وتساهم التقنية الجديدة في اكتشاف الأماكن الساخنة، ما يساعد في إنقاذ الأرواح ومليارات الدولارات.

نظام (Bee2FireDetection):

لقد ابتكرت شركة (IBM) هذا النظام الحديث من أنظمة الذكاء الاصطناعي في العمل على مراقبة الحرائق، فمن خلال هذا النظام يكون رجال الإطفاء في الولايات المتحدة الأمريكية مستعدين للحرائق المحتمل حدوثها فب السنوات القادمة، من خلال منظومات كاميرات متطورة مجهزة بأنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن يساعد في اكتشاف حرائق الغابات المتنامية في وقت مبكر. وهذا النظام يمكن أن يساعد رجال الإطفاء على توزيع الموارد بشكل أفضل.

فأنّ الاستعداد المبكر للحرائق هو المفتاح في إنجاز خطوات مسبقة للحد من تحول أي شرار صغير إلى حرائق أكبر، فإن يكافح الإطفائين حريقاً في أول عشرين دقيقة فمن المتوقع أنهم لن يواجهوا حرائق ضخمة مدمرة، ممّا يعني إمكانية احتواء الموقف والخروج بأقل الأضرار.

ما هي آلية عمل نظام (Bee2FireDetection)؟

يستخدم هذا النظام ثلاثة أنواع مختلفة من الكاميرات وهي كما يلي:

  • أولها كاميرا (HD) بصرية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد أعمدة الدخان وترصد الاختلافات الخفيفة.
  • الكاميرا الثانية هي كاميرا تصوير الأشعة تحت الحمراء الحرارية، وترصد درجات الحرارة التي توحي ببداية نشوب الحريق.
  • الكاميرا الثالثة تُحلل الطيف وتصنف أعمدة الدخان من خلال تحليل المكونات الكيميائية.

حيث عن طريق النظام نستطيع معرفة ما إذا كان عمود الدخان قادم من حرائق الغابات، أو أنه مجرد غيوم تشبه الدخان، أو أنها غيوم ترابية، وكما يساعد هذا النظام الذكي الثلاثي الجوانب على تجنب البلاغات الخاطئة المتوقعة؛ لأن البلاغات الخاطئة لا تزال تمثل مشكلة، ذلك لأن رجال الإطفاء الذين يذهبون إلى موقع الحريق الخاطئ؛ ممّا يسبب تضيعة للوقت والموارد التي تنفق بشكل أفضل في أي مكان آخر.

يستطيع النظام كذلك أخذ بيانات الطقس عن طريق (Weather Company) التابعة لشركة (IBM)، وذلك لمعرفة نسبة احتمالية حدوث حرائق في منطقة محددة، وكذلك طرق اندلاع الحريق وانتشاره في حالة حدوثه، حيث إنّ البيانات هذه يمكن أن تكون مفيدة للغاية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية الرئيسية.


شارك المقالة: