Изкуствен интелект ще позволи на пожарникарите да избегнат рискове за живота си
(снимка: NIST)
Лумването на пожар е много опасно явление, при което всички открити горими материали в дадена затворена зона почти едновременно се възпламеняват. Благодарение на нова система, базирана на изкуствен интелект (AI), пожарникарите ще могат да получават предупреждения, когато предстоящото лумване е неизбежно и трябва да се изтеглят.
Обикновено лумването се случва, когато пожарът доведе до покачване на температурата в затворено пространство до около 593ºC – това е приблизителната температура на самозапалване на най-често използваните органични материали. В резултат на това, те внезапно пламват и отделят запалими газове. Възпламеняването се случва горе-долу по едно и също време, дори ако материалите не са били в пряк контакт с пламъка.
Излишно е да се споменава, че пожарникарите не би трябвало да са в горящата сграда, когато настъпи момент на лумване. Като се имат предвид хаосът и ограничената видимост в горящите конструкции, за професионалистите може да е трудно да забележат видимите предупредителни знаци за предстоящото лумване. Вярно, че много сгради са оборудвани с топлинни сензори, но устройствата обикновено спират да работят при температура около 150ºC.
Ето къде може да се намеси P-Flash – „Модел за прогнозиране за лумване”. Проектиран от учени в американския Национален институт за стандарти и технологии (NIST), методът използва алгоритми за машинно обучение, обучени чрез 4033 различни компютърни симулации на горящ дом с три спални, едноетажен, в стил „ранчо”. В повечето щати на САЩ това е най-често срещаният тип къща.
P-Flash дава 86% точност при прогнозиране на лумвания една минута преди да се случат. Освен това, когато е по-малко точен, обикновено ги предсказва за по-рано… което очевидно е по-добре, отколкото да ги предсказва за по-късно.
Системата е тествана и с реални данни от 13 действителни пожара, които са умишлено запалени в тестова еднофамилна къща. P-Flash остава точен в случаите, когато огънят произхожда от открита зона като дневната, но е много по-малко точен, когато пожарът е започнал в затворени помещения. Това може да се дължи на факта, че когато пожарите първоначално „се задържат” в такива пространства, температурите се повишават непредсказуемо.
Въпреки този недостатък, учените смятат, че след като бъде доразвит, P-Flash все пак ще може да се превърне в ценен инструмент при гасенето на пожари. Като комбинира данните на топлинните датчици в домовете в реално време с информация за променливи като неговите строителни материали, системата може да издава предупреждения за пожарникарите, които иначе може да не са наясно, че предстои лумването.
“Лумване”