Une nouvelle protection construite avec l'IA : protéger les humains des incendies de forêt

En 2022, les incendies de forêt ont été fréquents aux États-Unis, et les catastrophes naturelles sont devenues la mémoire collective de la population au cours de cette année.

Le nombre horrible et l’ampleur des incendies de forêt cet été amènent également les gens à se demander : les incendies deviendront-ils la nouvelle norme ? Quel impact cela aura-t-il sur la santé des résidents ? Et quelles mesures devrions-nous prendre pour minimiser les incendies potentiels dans les années à venir ?

Les incendies de forêt peuvent sembler aléatoires, mais la combinaison de la technologie et de l’intelligence artificielle (IA) nous aide à prédire leur propagation et à atténuer les dégâts dévastateurs qu’ils peuvent causer.

Des chercheurs de l'Université de Stanford ont récemment développé un modèle d'IA capable de prédire une pollution dangereuse par les particules et de suivre la propagation des incendies brûlants dans l'Ouest américain.

À l'aide de données satellite, l'équipe de Stanford a formé un modèle d'apprentissage automatique capable de prédire avec précision les concentrations de PM2,5 causées par la fumée des incendies de forêt dans les zones non surveillées.

Les résultats montrent qu'au cours des dix dernières années, le nombre d'Américains souffrant de problèmes de santé dus aux PM2,5 dus à une exposition directe à la fumée des incendies de forêt a augmenté de 27 fois.

Le Dr Mike Flaxman, chef de produit de HEAVY.AI, a déclaré que l'IA et l'apprentissage automatique aident les chercheurs à « clarifier » les données sur la qualité de l'air et les conditions météorologiques et à prévoir d'éventuels incendies de forêt beaucoup plus rapidement qu'auparavant.

Il a déclaré dans l'interview : « Il ne fait aucun doute que l'IA peut résoudre de tels problèmes, et nous pouvons l'utiliser comme solution quotidienne. Après tout, il est impossible de réaliser une telle quantité de calculs par la seule puissance humaine.

Il a mentionné que l'IA peut parcourir instantanément des informations équivalentes à cent fois la quantité de données consultées par une seule personne en une seule journée et identifier rapidement les points de données suspects méritant un suivi plus approfondi.

Le Dr Flaxman a ajouté que l'IA est actuellement largement utilisée pour prédire la qualité de l'air. Grâce aux milliers de satellites opérant dans l’espace, les ensembles de données de formation disponibles augmentent également à pas de géant.

L'IA a un énorme potentiel d'application dans ce domaine. Actuellement, 80 à 90 % de toutes les données météorologiques collectées par les entreprises et les gouvernements n'ont pas été correctement analysées.

« Dans le passé, une image satellite était générée tous les 14 jours, mais le cycle de traitement ultérieur durait souvent jusqu'à 6 mois. Aujourd'hui, nous disposons d'informations collectées par des capteurs au sol à travers le pays, et de nombreux habitants ont même mis en place de petites prévisions météorologiques. Ces capteurs se trouvent dans l'environnement de surveillance et peuvent combler les lacunes des données satellite avec des données au niveau du sol. Cette combinaison de données est très puissante et extrêmement précieuse. indicateurs de qualité de l’air souvent « inégalement répartis » dans les différentes régions.

"La qualité de l'air lorsque l'on vit à proximité d'une autoroute est définitivement complètement différente de celle de vivre dans le centre ou le nord de la Californie. Alors, comment pouvons-nous gérer un problème avec une complexité de distribution extrêmement élevée comme la qualité de l'air ?" les conséquences de la pollution de l’air sont mesurables, comme le nombre d’enfants admis dans les hôpitaux locaux.

Bien entendu, l’accumulation et l’exposition à de l’air toxique nécessitent une surveillance continue à plus long terme. Jon Kondo, PDG de

HAVY.AI, a déclaré que lorsqu'il s'agit de mesurer les incendies de forêt, les trois principaux facteurs que sont le terrain, la météo et la végétation ne peuvent être ignorés. Ces dernières années, les satellites ont fait d’énormes progrès dans leur capacité à surveiller l’humidité du sol, ce qui signifie que les prévisions ultérieures des foyers d’incendies de forêt deviendront plus avancées.

Pour l’avenir, Kondo estime qu’il est possible d’améliorer nos prévisions d’incendies de forêt à long et à court terme et notre planification d’intervention.

Il a expliqué : « Si la période de prévision peut être étendue à quelques mois, il y aura beaucoup plus de mesures d'atténuation, notamment la réduction du carburant et le renforcement des équipements. De plus, même si un incendie s'est déjà produit, du personnel et des équipements prépositionnés. améliorera considérablement les capacités de réponse et de lutte contre les incendies. »

Kondo estime : « Nous avons eu une année difficile en Californie, mais nous avons également été confrontés à des défis climatiques extrêmes sans précédent. Les réponses doivent être plus globales et adaptables, et pas seulement par des agences spécialisées. mais aussi en s’adressant aux communautés et aux ménages. Nous devons fournir rapidement des informations précises à un plus grand nombre de personnes, étant donné l’ampleur et la dynamique des flux de données. Cet objectif d’accès généralisé ne peut être atteint sans le soutien d’une nouvelle génération d’outils technologiques.

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