発煙信号の送信

今シーズンは多くの注目を集める事件が発生しており、最近では山火事が私たちの心の最前線にあります。 カナダからハワイに至るまで、数多くの火災が制御不能になり、広範囲に荒廃をもたらし、その進路上の景観、生態系、人間社会に影響を与えています。 それらが引き起こす被害は広範囲かつ多面的であり、影響を受けた地域の当面の側面と長期的な側面の両方に影響を与えます。

人間のコミュニティはしばしば山火事の被害の矢面にさらされます。 森林地帯や都市境界部を通って炎が急速に広がるため、住宅、インフラ、生計が危険にさらされています。 避難が必要になり、生活に混乱が生じ、精神的苦痛が生じます。 最悪の場合、人命が失われる可能性があり、消防士たちは炎を鎮めるために危険な状況に直面します。

山火事による経済的損失は多大です。 米国だけでも、2020年の山火事シーズンには約1,030万エーカーが燃え、消火費用は20億ドルを超えた。 当面の出費には、消火活動、避難と緊急対応、物的損害が含まれます。 長期的なコストには、植林、生息地の回復、インフラの修復が含まれます。 さらに、火災による景観の破壊による観光業や屋外レクリエーション活動の損失は、これらの産業に依存している地域経済に影響を与える可能性があります。

残念ながら、すべての山火事を防ぐのは現実的な目標ではありません。 干ばつから落雷、火山活動に至るまで、これらの火災を引き起こすすべての要因を制御することはできません。 これは、私たちが事後的に対処する必要があることを意味しますが、改善できる可能性はまだたくさんあります。 現在、ほとんどの山火事は目視で発見されています。 このようにして火災が発見される頃には、火災はすでに大きくなり消火が困難になっており、制御不能な状態で火災が発生する可能性が大幅に高まります。

専門家は、応答時間を短縮すれば結果が大幅に改善される可能性があることに広く同意しています。 そしてそれが、ベルリンに本拠を置く Dryad Networks が、何時間も気づかないかもしれない森林火災を数分で嗅ぎ分けることができる AI ベースのセンサーのネットワークで達成しようと取り組んでいる目標です。 山火事が認識されると、センサーは賢いネットワーク技術を使用して、たとえ森林の僻地にいても消防士と無線でリアルタイムに通信できます。

およそ人間の手ほどの大きさのセンサーが木に吊るされており、各センサーはサッカー場ほどの大きさのエリアを監視できます。 この装置はガスセンサーを利用して、火災の存在を示す可能性のある水素や一酸化炭素などの微量のガスを探します。 各ユニットは太陽電池によって充電されるため、オフグリッドで動作できます。 火災そのものが発生するリスクを回避するために、センサーは、ほとんどのポータブル電子機器に搭載されている一般的なリチウムイオン電池ではなく、コンデンサーに電力を蓄えます。

森林火災の存在を示す化学的特徴を正確に定義するのは難しいため、センサーは関連するパターンを認識するように訓練された機械学習アルゴリズムを実行します。 さらに、指標は場所によって異なります。 たとえば、一部の地域では、排気ガスを放出するトラックが頻繁に通行することがありますが、他の地域ではそうではありません。 このような状況での誤検知を回避するために、デバイスは機械学習モデルを継続的に更新して、その場所に合わせて微調整します。

山火事の疑いがある場合、センサーは遠隔地にあるため、ほとんどの場合、最寄りの携帯電話塔に接続して自宅に電話をかけることはできません。ほとんどの携帯電話塔は半径数マイルしかカバーしていません。 むしろ、センサーはメッシュ ネットワークを形成し、そこで相互に通信し、あるセンサーから次のセンサーにメッセージを渡します。 このようにして、メッセージは森林の端まで迅速に届けられ、そこで従来のセルラー ネットワークを介して送信され、緊急対応者に状況を知らせることができます。

火災の疑いのある正確な位置を数分以内に知らせることで、消防士は火災が制御不能に陥る前に消火する機会が得られます。 この技術は最近、北カリフォルニアのセコイア森林地域で展開されているため、今後数年のうちにそれが現実の世界でどれほど効果的であるかが分かることになるでしょう。