極端な火災気象 より激しい熱波とより長期にわたる干ばつによって、森林火災は世界中で急速に拡大しています。気候変動により、森林火災は 増加 20年以内に30％近く、今世紀末までに50％まで増加すると予想されています。さらに複雑なことに、昨年は公式に 地球の最も暑い年 北米では、10万エーカー以上を焼く「メガファイア」が記録されている。 もっと悪いかもしれない 記録に残る歴史上、最も多くのエーカーが焼失した。 相関関係 気温が上昇し、煙が遠くまで噴き出すようになった。 史上最高 山火事による大気汚染。
単一の解決策でこの脅威を消滅させることはできません。AI 駆動型ツールを含む多面的な技術と努力の組み合わせによってのみ、人類は地獄の門をくぐり抜けることができます。
グリッドからの点火
エネルギーグリッドは、山火事のリスクと、多面的な技術が予防、検出、戦い、回復にどのように対処できるかを示す説得力のある例です。山火事の原因には放火、不注意、雷などの自然災害などがありますが、 国立合同消防センターのデータ ショー 連邦、州、地方の消防署は、1992年から2020年までに32,652件の送電線に起因する山火事に直面した。米国の送電網の約80%は依然として地上にあり、露出していて古い。
実際には、 70% 送電線と配電線 (T&D) の寿命は、すでに後半に差し掛かっています。同時に、送電システムにかかる負荷は増大しており、火花の危険性は常に存在します。部品が発火すると、火が燃え上がるまで気づかないことがよくあります。幸いなことに、私たちはこの危険に対処することができます。
遠隔監視による火花防止
送電線や設備では、サージ アレスタが電気サージや雷による過電圧を地面に逃がして保護します。しかし、サージ アレスタは絶対確実ではありません。堅牢なハードウェアで強化すると、火災のリスクが減ります。スパーク防止ユニット (SPU) はサージ アレスタの電流と熱負荷を監視します。過負荷が発生すると、電流の流れを遮断してサージ アレスタを切断します。これにより、山火事の原因となるアーク放電、スパーク、または高温粒子の放出が防止されます。
これらのSPUは、山火事の危険性が高い地域向けに特別に作られており、SPUを遠隔で監視して行動を起こす長距離伝送（LoRa）機能を備えたワイヤレスインジケーターが搭載されています。 高速です。このインジケーターは、トリップ イベントの時刻と地理的位置、および SPU の状態に関するデータを送信します。安全で効果的なため、カリフォルニア州では植生伐採免除が承認されており、不定期に検査され、アクセスが困難な山火事が発生しやすい地域に数十万台が設置されています。しかし、この種の技術は全国でさらに必要とされています。
高度な AI/ML を活用した画像ベースの検査
ドローンの到達範囲も拡大する必要があります。画像やデータをキャプチャするために繰り返しパターンで展開すると、分析ベースの検査ソフトウェアはカスタマイズされた AI/ML モデルを活用して、電力線やグリッド資産の欠陥を迅速に特定できます。このソフトウェアは欠陥評価を自動化し、写真、ビデオ、LiDAR、熱画像、衛星画像など、さまざまなソースからの何千ものマルチアングル画像を即座に分析できます。識別、カタログ作成、健全性評価を実行し、コンピューター ビジョン アルゴリズムと ML によって、ダンパー、セラミック ディスク、ピン、ポリマー絶縁体、木製の柱などの細かい資産の故障の可能性を判断します。必要に応じて、人間がループに入力して AI モデルをさらにトレーニングできます。
現場で何が起こっているのか、そして何が起こる可能性があるのかを最も正確に把握するには、収集された膨大な量の視覚データ、センサーデータ、履歴データを処理および分析するための効果的なデータシステムが必要です。山火事の検出と消火では、適切なアラートを適切な人に届け、積極的な意思決定を行えるようにする高速データ処理が重要です。 重要な。
空気の質に関する厳密な予測モデル
炎を止めること以上に、煙が人間や動物に与える影響、そして煙のレベルと分布を理解することも重要です。カナダの激しい山火事による赤い影は、 覆われた 昨年米国北東部で発生した驚くべき集団は、今後ますます一般的になるだろう。実際、 第2ラウンド こうした山火事と、それが引き起こす大気汚染問題は、今年も発生する可能性が高い。
コミュニティには、IoT センサー、気象情報源、その他のツールから大気質データを取り込み、そのデータを自動的に準備、検証、ブレンドするためのエンドツーエンドのシステムが必要です。微調整された AI/ML と高度なデータ分析を適用して、大気質の厳密な予測モデルを構築できます。
他にも多面的な技術が開発されつつある。植生の成長、侵入、予測のための新しいマッピングソフトウェア、山火事が発生したときに異常な熱をピンポイントで特定できる衛星技術、木に取り付けられた太陽光発電センサーでガスと湿度を測定し、赤外線カメラからデータを収集する。AIは火災の動きを予測することで、消防士が火災の進行を予測し、消火活動を支援することもできる。 防火帯の最適な配置と大きさ。
大規模な山火事のコストは急上昇している。CBOによると 報告「1989年から2020年の間に、山火事鎮圧のための連邦政府支出の5年間の移動平均は、インフレ調整後で3倍以上に増加しました。」しかし、最終的には、人々と地球にかかるコストが、利用可能なすべてのテクノロジーとデータを使用した共同行動を最終的に促進するものになるかもしれません。