Op een middag in maart detecteerde kunstmatige intelligentie iets dat op rook leek op een camerafeed van het Coconino National Forest in Arizona. Menselijke analisten hebben vastgesteld dat het geen wolk of stof was en waarschuwden vervolgens de staatsbosbeheer en het grootste elektriciteitsbedrijf.
Een van de tientallen AI-camera’s die waren geïnstalleerd voor het nutsbedrijf Arizona Public Service had de eerste tekenen opgemerkt van wat bekend werd als de Diamond Fire. Brandweerlieden snelden ter plaatse en beheersten de brand voordat deze groter werd dan 2,8 hectare.
Aanbevolen video’s
Terwijl recordbrekende hitte en een verschrikkelijk sneeuwpakket zorgen baren over ernstige bosbranden, voegen staten in het brandgevoelige Westen AI toe aan hun gereedschapskist voor natuurbranddetectie, waarbij ze vertrouwen op de technologie om levens en eigendommen te helpen redden.
Arizona Public Service heeft bijna 40 actieve AI-rookdetectiecamera’s en is van plan er tegen het einde van de zomer 71 te hebben, en de brandweer van de staat heeft er zelf zeven ingezet. Een ander nutsbedrijf, Xcel Energy in Colorado, heeft er 126 geïnstalleerd en streeft ernaar om tegen het einde van het jaar camera’s te hebben in zeven van de acht staten die het bedient.
“Eerdere detectie betekent dat we er vliegtuigen en personeel naartoe kunnen sturen en de branden zo klein mogelijk kunnen houden”, zegt John Truett, brandmanagementfunctionaris van het Arizona Department of Forestry and Fire Management.
Waar minder ogen zijn, zoekt AI naar brand
ALERTCalifornia is een netwerk van zo’n 1.240 AI-camera’s verspreid over de Golden State die vergelijkbaar werken met het systeem in Arizona.
Menselijk ingrijpen houdt het risico op valse positieven laag en traint de technologie om nauwkeuriger te worden, zegt Neal Driscoll, hoogleraar geologie en geofysica aan de Universiteit van Californië, San Diego, en oprichter van ALERTCalifornia.
“De AI die op de camera’s wordt gebruikt, verslaat in feite 911-oproepen”, zei hij.
In Arizona, Californië en daarbuiten wordt de technologie vooral gebruikt in dunbevolkte, landelijke of afgelegen gebieden met een hoog risico, waar een brand misschien niet snel door het menselijk oog wordt opgemerkt.
“Het zijn juist die waarbij we lange tijd geen 911-oproep zullen krijgen. Het is uiterst nuttig om die AI altijd in de gaten te houden die camera”, zegt Brent Pascua, bataljonschef van het California Department of Forestry and Fire Protection, of Cal Fire. “In veel gevallen zijn we al met een reactie begonnen voordat 911 zelfs maar werd gebeld, en in een paar gevallen zijn we daadwerkelijk met een reactie begonnen, zijn we daarheen gegaan, hebben we de brand geblust en hebben we nooit een 911-oproep ontvangen.”
Een technologie die wordt aangedreven door steeds erger wordende branden
Pano AI, wiens technologie high-definition camerafeeds, satellietgegevens en AI-monitoring combineert, heeft sinds de lancering in 2020 een groeiende belangstelling voor zijn camera’s gezien. Ze zijn ingezet in Australië, Canada en 17 Amerikaanse staten, waaronder Oregon, Washington en Texas. Tot de klanten behoren bosbouwbedrijven, overheidsinstanties en nutsbedrijven, waaronder Arizona Public Service.
Vorig jaar detecteerde de technologie 725 bosbranden in de VS, aldus het bedrijf.
“In veel van deze situaties horen we van belanghebbenden dat de visuele intelligentie, de tijd, hen echt een voorsprong geeft en dat sommige hiervan honderden, zo niet duizenden hectares hadden kunnen bereiken”, zegt Arvind Satyam, medeoprichter en Chief Commercial Officer van het bedrijf.
Cindy Kobold, een meteoroloog van de Arizona Public Service, zei dat de technologie hen gemiddeld ongeveer 45 minuten sneller op de hoogte stelt dan de eerste 911-oproep.
Satyam zei dat de ontwikkeling van de technologie werd gedreven door het gebrek aan geharde oplossingen om steeds erger wordende bosbranden te bestrijden. Klimaatverandering – veroorzaakt door de verbranding van olie, gas en steenkool – verwarmt de planeet en zorgt voor droge omstandigheden die de inferno’s een boost geven, waardoor ze heter, sneller en vaker branden. De technologie helpt brandweerlieden om veilig en effectief te reageren en tegelijkertijd gemeenschappen en infrastructuur te beschermen, zei hij.
Uitdagingen en beperkingen
Een van de grootste obstakels voor implementatie is het prijskaartje; Pano AI rekent bijvoorbeeld jaarlijks ongeveer $ 50.000 per camera. De kosten omvatten ook brandrisicoanalyse en een 24/7 inlichtingencentrum.
Vals alarm vormt een uitdaging, die kostbaar kan zijn in termen van tijd en aandacht, zegt Patrick Roberts, een senior onderzoeker bij de non-profit onderzoeksgroep RAND, die onlangs een project heeft afgerond over het versnellen van innovatie in het beheer van natuurbranden.
En wanneer de AI een brand nauwkeurig detecteert, vertelt het belanghebbenden niet wat de beste handelwijze is.
“Stuur je meteen hulp? Houd je toezicht? Moet je je er zorgen over maken? Waar stuur je hulp heen? Denk je aan evacuatie? Dit alles vereist nog steeds mensen en beslissingsondersteunende systemen”, aldus Roberts.
In dichtbevolkte gebieden hebben mensen de neiging om branden vrij snel op te merken en te melden, en de technologie is niet zo handig wanneer extreme weersomstandigheden, zoals orkaanwinden, de vlammen intensiveren en snel verschuiven, zoals vorig jaar in Los Angeles gebeurde.
Pascua zegt dat de technologie een aanvulling is op het werk van Cal Fire.
“Terwijl het vuur beweegt en verschuift, komt de menselijke factor om de hoek kijken en bepaalt welke tactieken het beste zijn om het vuur te bestrijden. AI kan maar zoveel doen”, zei hij. “Het biedt alleen die realtime informatie waarmee we betere beslissingen kunnen nemen op het terrein van de brand.”
AI-brandbestrijdingsassistentie beperkt zich niet tot detectie
AI kan ook worden gebruikt om de beste plaatsen te identificeren om de vegetatie te verdunnen en koele vuren te stoken, en zelfs om de luchtkwaliteit te controleren op tekenen van rook, net zoals de koolmonoxidesensor van je huis, zei Roberts, maar “1000 keer gevoeliger.”
Aan de George Mason University in Virginia werkt professor Chaowei ‘Phil’ Yang samen met onderzoekers van de California State University of Los Angeles, de stad LA en het NASA Jet Propulsion Laboratory om een systeem te creëren dat voorspelt waar een brand zal branden en welke gemeenschappen het zwaarst getroffen zullen worden door rookvervuiling.
Het idee is om agentschappen realtime kaarten te geven, zodat ze snelle, levensreddende beslissingen kunnen nemen over evacuaties, school- en wegafsluitingen, en vroegtijdige waarschuwingen voor de luchtkwaliteit kunnen versturen. Yang zei dat ze hopen dat de technologie over drie jaar operationeel zal zijn.
“AI bij bosbranden is niet langer alleen maar speculatief. Het wordt echt gebruikt”, zegt Roberts, en het gebruik ervan zal alleen maar blijven groeien.
“De toekomst is overal AI,” zei hij, “en de grenzen tussen AI-detectie van natuurbranden en alleen detectie van natuurbranden zullen vervagen, net zoals de grenzen op andere gebieden van ons leven zullen vervagen.”