Искусственный интеллект поможет отслеживать распространение дыма от лесных пожаров
Исследователи из Университета Миннесоты разработали уникальную систему мониторинга лесных пожаров с использованием роя автономных дронов, оснащенных искусственным интеллектом. Эта технология позволяет не просто наблюдать за пожарами, а создавать точные 3D-модели распространения дымовых шлейфов в реальном времени.
Как сообщает PreventionWeb, традиционные методы мониторинга лесных пожаров имеют серьезные ограничения в точности сбора данных и моделировании поведения дымовых частиц. Новый подход решает эту проблему, используя координированную работу множества летательных аппаратов.
Технологические преимущества системы
Разработанные исследователями дроны способны самостоятельно идентифицировать дым и проникать внутрь дымовых шлейфов для сбора данных. В отличие от спутниковых систем, эта технология обеспечивает высокое разрешение данных при значительно меньшей стоимости.
- Многомерный анализ: создание 3D-реконструкций дымовых шлейфов
- Автономность: ИИ-навигация без постоянного контроля оператора
- Масштабируемость: возможность охвата больших территорий
- Экономичность: снижение затрат по сравнению с космическими технологиями
«Меньшие частицы могут путешествовать дальше и оставаться в подвешенном состоянии дольше, влияя на регионы, удаленные от первоначального пожара», — объясняет Цзяжун Хонг, профессор механического инжиниринга и старший автор исследования.
Практическое применение и перспективы
Технология уже продемонстрировала свою эффективность не только для лесных пожаров, но и для мониторинга песчаных бурь, вулканических извержений и других атмосферных опасностей. Особенно важна возможность раннего обнаружения пожаров — ключевой фактор для эффективного реагирования.
Команда работает над интеграцией дронов типа VTOL (вертикального взлета и посадки), которые могут работать более часа без необходимости взлетно-посадочной полосы. Это значительно расширяет возможности системы для миссий продолжительного наблюдения.
Интересно наблюдать, как классические задачи компьютерного зрения и автономной навигации находят применение в экологическом мониторинге. Вместо абстрактных лабораторных тестов — реальная польза для прогнозирования качества воздуха. Особенно впечатляет экономическая эффективность: спутниковые системы всегда были дорогим удовольствием, а здесь предлагают решение, доступное даже для региональных служб.
Исследование, опубликованное в журнале Science of the Total Environment, поддерживается программой Major Research Instrumentation Национального научного фонда США. Работа ведется при участии Minnesota Robotics Institute и St. Anthony Falls Laboratory.
Следующим шагом станет перевод научных разработок в практические инструменты для служб экстренного реагирования и метеорологических служб. Это может кардинально улучшить точность прогнозов качества воздуха для миллионов людей, проживающих в регионах, подверженных лесным пожарам.
