Key Takeaways
- Eine kürzlich durchgeführte Studie ergab, dass künstliche Intelligenz Blitzeinschläge vorhersagen und Menschen vor Waldbränden schützen kann.
- KI kann auch dabei helfen, die von Satellitensystemen empfangenen Daten zu verarbeiten und Fehlalarme herauszufiltern.
- Eine Stadt in Colorado verwendet ein KI-gesteuertes Programm, das Rauchmeldungen über 90 Quadratmeilen überwacht.
Jüngste Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) könnten dazu beitragen, Menschen vor Waldbränden zu schützen.
Eine neue Studie zeigt, dass maschinelles Lernen – Computeralgorithmen, die sich ohne direkte Programmierung durch den Menschen selbst verbessern – Blitzvorhersagen verbessern kann. Ein besseres Verständnis davon, wo Blitze einschlagen können, könnte helfen, Brände vorherzusagen, die durch die Blitze aus dem Himmel ausgelöst werden.
"Durch die Kombination von Fernerkundungsdaten mit Informationen wie Bodenwahrheit von früheren Bränden, Vegetationszustand und Trockenheit kann KI die Möglichkeit bieten, die Überwachung von Waldbränden und die Vorhersage der Ausbreitung von Waldbränden zu verbessern", Scott Mackaro, Vizepräsident für Wissenschaft, Innovation und Entwicklung beim Wettervorhersageunternehmen AccuWeather, das nicht an der Studie beteiligt war, gegenüber Lifewire in einem E-Mail-Interview.
Vorhersage einer Gefahr
Verbesserte Blitzvorhersagen könnten helfen, sich auf mögliche Waldbrände vorzubereiten und Sicherheitswarnungen für Blitze zu verbessern.
"Die besten Themen für maschinelles Lernen sind Dinge, die wir nicht vollständig verstehen. Und was ist etwas im Bereich der Atmosphärenwissenschaften, das noch immer kaum verstanden wird? Blitze", sagte Daehyun Kim, Professor für Atmosphärenwissenschaften an der University of Washington, die an der jüngsten Studie beteiligt war, in einer Pressemitteilung. „Unseres Wissens ist unsere Arbeit die erste, die zeigt, dass maschinelle Lernalgorithmen blitzschnell funktionieren können."
Die neue Technik kombiniert Wettervorhersagen mit einer maschinellen Lerngleichung, die auf Analysen vergangener Blitzereignisse basiert. Die Autoren der Studie sagten, dass die Hybridmethode Blitze über dem Südosten der USA zwei Tage früher vorhersagen könne als die bestehende führende Technik.
Forscher trainierten das System mit Blitzdaten von 2010 bis 2016 und ließen den Computer Beziehungen zwischen Wettervariablen und Blitzen entdecken. Dann testeten sie die Technik am Wetter von 2017 bis 2019, verglichen den KI-gestützten Prozess und eine bestehende physikbasierte Methode, wobei sie tatsächliche Blitzbeobachtungen verwendeten, um beide zu bewerten.
AI kann helfen, die von Satellitensystemen empfangenen Daten zu verarbeiten, Fehlalarme herauszufiltern und sie zu entfernen, sagte Wetterexperte Yuri Shpilevsky von der App Clime Lifewire in einem E-Mail-Interview.
"Außerdem kann die KI dabei helfen, die Wetterparameter in verschiedenen Regionen zu verfolgen und die kleineren Gebiete zu erkennen, in denen die Wetterbedingungen für die Entstehung eines Feuers am 'günstigsten' sind", fügte er hinzu. Dies kann uns helfen, uns automatisch auf die trockensten und damit brandgefährdesten Orte zu konzentrieren und dort Brandschutzmaßnahmen durchzuführen."
Theorie in die Praxis umsetzen
Künstliche Intelligenz wird bereits eingesetzt, um die Gefahr von Waldbränden zu überwachen.
Der Aspen Fire Protection District verwendet ein KI-gesteuertes Programm, das Kameras nutzt, um Rauchmeldungen auf über 90 Quadratmeilen in Colorado zu überwachen. Das Programm wird von einer kalifornischen Firma namens Pano AI entwickelt und verwendet hochauflösende Kameras, die um 360 Grad schwenken können.
"Wir wissen, dass es bei der Reaktion auf Waldbrände auf Minuten ankommt", sagte Arvind Satyam, Chief Commercial Officer von Pano AI, in einer Pressemitteilung. „Unsere Vision ist es, ein Netzwerk hochmoderner Kameras zu schaffen und vorhandene Video-Feeds zu integrieren, die unsere künstliche Intelligenz und unsere intuitive Software nutzen, um zeitnahe und genaue Warnungen für Situationsbewusstseinsteams bereitzustellen, um zu verhindern, dass kleine Aufflackern groß werden Höllen."
Viele Unternehmen nutzen KI, um Wettervorhersagen zu verbessern. Zum Beispiel verwendet Weather Stream KI, um den Niederschlag anhand globaler Satellitendaten zu überwachen, die auf Dürreregionen hinweisen.
"KI- und Satellitendaten können in mehreren Phasen des Lauffeuerzyklus verwendet werden", sagte Richard Delf, Fernerkundungswissenschaftler bei Weather Stream, in einem E-Mail-Interview mit Lifewire. "Wir können KI verwenden, um Satellitendaten zu interpretieren, um regionale Kraftstoffstände, Feuchtigkeitsniveaus an der Oberfläche und Überdachungsniveaus zu ermitteln, die zusammen mit dem lokalen Klima Schlüsselindikatoren für das Waldbrandrisiko einer Region sind."
Zukünftige Fortschritte in der KI werden die Vorhersage von Waldbränden noch genauer machen, sagte Shpilevsky voraus. Computermodelle treffen Vorhersagen auf der Grundlage von Wetterbedingungen und anderen Daten, wie z. B. dem Vegetationstyp eines Waldes, Windmustern und günstigen Bedingungen für Blitzeinschläge.
"Dies wird dazu beitragen, Echtzeitprognosen zur Ausbreitung eines Lauffeuers zu erstellen, die erwartete Feuerintensität vorherzusagen, den möglichen Schaden zu bewerten und die zur Lokalisierung des Feuers erforderlichen Ressourcen abzuschätzen", fügte er hinzu.
