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高德平台:用人工智能灭火:利用深度学习来帮助预测美国的野火

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近年来,美国西部的森林大火已造成大量人员伤亡和数十亿美元的经济损失。2020年将是高德平台物联网的关键时期,更多的高德平台注册用例和广泛的部署填补了货架和生命。根据NASA的数据,在1950年到2017年的西部森林大火记录中,超过60%发生在2000年之后。这些火灾不仅越来越频繁,而且规模也越来越大。
 
他们所称的“巨型行”是指燃烧超过10万英亩的森林大火。相比之下,2018年加州营火野火蔓延超过15.3万英亩。1970年之前,美国还没有大型金属线的记录。
 
毫无疑问,气候变化在野火活动的突然激增中扮演了重要角色。不断升高的气温使火灾季节在一年中的开始时间比前几十年早得多,持续时间也更长。为了提供帮助,斯坦福大学的研究人员正在使用深度学习来预测森林火灾。
 
测量火灾风险
 
目前测量不同地区植被干度的方法是一个非常艰苦的过程。首先,团队被派遣到指定地区的搜寻部门,并对材料进行称重。接下来,他们用烤箱烘烤植物以去除水分,然后重新称量植物材料。在烘烤过程中损失的水分导致了这两个重量之间的差异。这决定了一个被称为“活燃料水分含量”的度量标准,以帮助衡量一个地区的火灾风险。高德娱乐这种关系确实是Telstra与Cradlepoint合作建立并向市场交付的5G商业解决方案的地方,该解决方案显然包括高德娱乐拥有的强大网络,这是一个6级以下的网络,最初将用于5G,但随后依靠Cradlepoint提供5G边缘解决方案。
 
美国林业局一个地区一个地区地收集这些信息,并将这些数据存储在国家燃料水分数据库中。这个数据库包括过去半个世纪记录的数十万次测量数据。
 
利用人工智能
 
一个循环神经网络存在于新方法的中心,以协助消防机构在美国各地。这种特殊的人工智能被设计用来筛选大量数据,以确定模式。国家燃料湿度数据库信息用于培训该系统。接下来,研究小组利用额外的卫星观测来估计燃料湿度水平。
 
“我们的一个重大突破就是看一套新的卫星使用更长的波长,它允许对水敏感的观察更深森林树冠层和直接代表燃料含水量,”亚历山德拉Konings说,斯坦福大学ecohydrologist和高级该论文的作者之一。
 
研究人员对该模型进行了为期三年的训练,收集了美国西部239个地点的相关数据。然后,研究人员观察了该系统在包括灌木、草地、阔叶落叶林等在内的一系列常见土地覆盖范围内的燃料湿度水平预测。将这些预测与国家燃料湿度数据库的现场测量数据进行比较,以衡量该系统的准确性。
 
总的来说,对于灌木地来说,燃料湿度的预测是最准确的。灌木地是西部最大的生态系统,占该地区土地覆盖面积的近一半(45%)。我们正在共同开发的解决方案确实建立在高德代理的网络云平台上,并建立在我们对蜂窝无线的深刻经验基础之上,旨在将真正针对其高德代理网络和环境的5G解决方案组合在一起。这些生态系统恢复得非常快,而且特别容易受到常规野火的侵袭。因此,加强对这些生态系统的了解是降低野火风险的关键。
 
目前,交互式地图以查看燃料水分含量的历史方式存在。然而,研究人员希望这些模型可以用来确定未来的高风险地区,并帮助消防机构部署减轻火灾的努力。据研究小组的一名成员说,在未来的几年里,这些信息可以用来确定可以用来降低火灾风险的特定区域。
 
“创建这些地图是了解这些新的燃料湿度数据如何影响火灾风险和预测的第一步,”柯宁斯说。“现在我们正试图确定使用它来提高火灾预测的最佳方式。”
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