Nvidia un Lockheed Martin plāno cīnīties ar mežu ugunsgrēkiem, izmantojot mākslīgo intelektu. Lūk, kā

Ugunsdzēsēji dodas cīņā ar Diksijas ugunsgrēku Kalifornijā augustā.

Viena no lielākajām klimata krīzes sekām, kas līdz šim jūtama ASV, ir mežu ugunsgrēku skaita un intensitātes pieaugums, kas pārņem rietumu štatus, radot miljardiem dolāru lielus zaudējumus un piespiežot cilvēkus pamest savas mājas. Tā kā ugunsgrēki kļūst arvien spēcīgāki, būs vajadzīgi jauni instrumenti un metodes, lai tos kontrolētu.

Šo problēmu kopīgi risina mikroshēmu ražotājs Nvidia un kosmosa gigants Lockheed Martin, otrdien Nvidia GTC konferencē paziņoja uzņēmumi. Uzņēmumi sadarbojas ar ASV Meža dienestu un Kolorādo Ugunsgrēku novēršanas un kontroles nodaļu, lai izprastu meža ugunsgrēku apkarošanas problēmas, kā arī lai radītu rīkus, kas nepieciešami, lai to darītu labāk.

Līdz šim meža ugunsgrēku izplatības izpratne balstījās uz manuālu datu apstrādi un metodēm, kas nav mainījušās kopš pagājušā gadsimta 70. gadiem. "Tā bija gatava automatizācijai," informatīvajā ziņojumā sacīja Lockheed Martin mākslīgā intelekta viceprezidents Džastins Teilors, skaidrojot, kā uzņēmumi izvēlējās mežu ugunsgrēkus kā problēmu, kuras risināšanai viņi vēlas izmantot kopīgus resursus. "Tā vienkārši izrādījās ļoti piemērota problēma, pie kuras mēs varētu strādāt kopā un ātri panākt rezultātus."

Neatņemama partnerības sastāvdaļa būs jauna mākslīgā intelekta laboratorija Silikona ielejā, kurā tiks apvienota Lockheed reāllaika sensoru programmatūra un mākslīgā intelekta iespējas ar Nvidia aparatūru un Omniverse platformu, lai prognozētu ugunsgrēku izplatību.

Omniverse izmanto superdatoru jaudu un Nvidia grafikas pieredzi, lai ļautu cilvēkiem vizualizēt un simulēt virtuālās pasaules. Tās varētu būt filmu uzņemšanas laukumi ar specefektiem vai automobiļu rūpnīcas, kurās tiek radīti transportlīdzekļi, bet šajā gadījumā tā var izmantot datus, lai simulētu, kā, iespējams, izplatīsies ugunsgrēks, tostarp kā tas pārvietosies pa dažādu reljefu un ar kādu ātrumu.

Prognozēt meža ugunsgrēka ceļu, kas var mainīties dažu minūšu laikā, ir ārkārtīgi sarežģīts uzdevums. Lai to izdarītu pēc iespējas precīzāk, programmatūrā ir jāņem vērā dati par topogrāfiju, degvielu (kas faktiski deg), vēja virzienu, vēja ātrumu un reāllaika sensori par ugunsgrēka atrašanās vietu. Tas viss kopā veido sarežģītu matemātisku vienādojumu, kura aprēķināšanai Nvidia un Lockheed ir apmācījuši savu mākslīgā intelekta modeli.

Rezultātā, kā teica Teilors, ir "iespaidīga vizualizācija, ko var iesniegt faktiskajiem ugunsdzēsējiem, lai viņi varētu vizuāli redzēt un ļoti ātri izsekot, kas, mūsuprāt, notiks, kas notiek un ko mēs vēlētos, lai notiktu, lai novērstu ugunsgrēku."

Pēdējos gados ASV rietumos meža ugunsgrēki ir kļuvuši intensīvāki un plašāk izplatīti. Accuweather prognozē, ka 2021. gada meža ugunsgrēku sezonas ekonomiskie zaudējumi ASV varētu sasniegt 70 līdz 90 miljardus ASV dolāru, no kuriem vairāk nekā puse būs Kalifornijā vien. Nacionālais starpinstitūciju ugunsdzēsības centrs šogad līdz šim ir saskaitījis vairāk nekā 48 000 ugunsgrēku, kuros izdeguši vairāk nekā 6 miljoni hektāru.

Brīfingā tika demonstrēts fotoreālistisks video, kurā bija redzama uguns izplatīšanās pa kalnainu ainavu, izmantojot datus no Kameronas virsotnes ugunsgrēka Kolorādo štatā, kas izcēlās augustā. To varēs redzēt ugunsdzēsēji, plānojot, kā apsteigt ugunsgrēku un novērst tā tālāku izplatīšanos.

Vizualizāciju var aplūkot vairākos veidos, teica Nvidia Omniverse viceprezidents Rev Lebaredian. To varētu veikt 2D ekrānā, VR austiņās, ar AR, izmantojot kaut ko līdzīgu Microsoft HoloLens, vai arī kā ainavas mēroga modeli uz galda virsmas, pie kura cilvēki var stāvēt.

Līdz šim mākslīgā intelekta modelis ir apmācīts un pārbaudīts ar vēsturisku ugunsgrēku simulācijām, un, kā norāda uzņēmumi, tas ir devis daudzsološus rezultātus attiecībā uz ātrumu un precizitāti salīdzinājumā ar pašreizējām metodēm. Lai pārbaudītu, cik efektīvs ir algoritms, tam tika dots uzdevums prognozēt ugunsgrēka izplatīšanos un pēc tam vizuāli salīdzināt to ar reāliem datiem.

Ir daži ierobežojumi, kas balstās uz to, cik ātri kļūst pieejami jauni dati (tostarp izmaiņas kartēs vai atjaunināti vēja ātruma mērījumi), taču kopumā tas joprojām spēj sniegt "ievērojamu ietekmi", teica Teilors, un viņš cer, ka tas ļaus viņiem ar laiku izmantot vairāk datu avotu.

Laika gaitā viņi arī turpinās testēt mākslīgo intelektu laboratorijā, kā arī pievērsīsies mākslīgā intelekta apmācībai resursu pārvaldībā, lai noteiktu, kā vislabāk izmantot retardantus un lidaparātu platformas, ar ko Lockheed arī ir liela pieredze.

Pašlaik laboratorija sadarbojas ar ASV Meža dienestu un Kolorādo ugunsgrēku novēršanas aģentūru, taču Teilors apgalvo, ka laboratorija ir "paredzēta kā sava veida centrs cīņai ar meža ugunsgrēkiem". Viņš cer, ka tehnoloģija vispirms tiks ieviesta kopienās visā ASV un pēc tam visā pasaulē. Pēc Lebarediana domām, datoru jaudas izmaksu samazināšanās un Nvidia spēja veikt intensīvus aprēķinus mākonī dod uzņēmumam iespēju ar laiku dalīties ar šo tehnoloģiju ar mazām un jaunattīstības valstīm, kas citādi to nevarētu atļauties.

Taču viņš piebilda, ka vispirms ir svarīgi tehnoloģiju pilnveidot, kā arī ugunsdzēsēju kopienā radīt uzticību tai. Daži ir optimistiski noskaņoti attiecībā uz mākslīgā intelekta spēju atrisināt šo problēmu, savukārt citi ir "dabiski skeptiski", teica Teilors.

"Tāpēc mēs esam spējuši koncentrēt savu darbību uz to, lai parādītu, ko mēs varam izdarīt šodien, parādītu viņiem, kā tas ir salīdzināms, un līdz šim tas ir izraisījis tikai sajūsmu," viņš piebilda.