Que Peut Faire L’ia Face Aux Incendies De Forêt Dévastateurs ?
Pour le problème des incendies de forêt qui ne peuvent être éliminés, la technologie de l’IA combinée à l’imagerie satellite peut fournir des informations opportunes et raisonnables pendant le processus de secours en cas de catastrophe, aidant les gens à minimiser les pertes.
Le 4 avril, une autre personne a été tuée dans l'incendie de forêt de Liangshan, dans le Sichuan, portant à 31 le nombre total de pompiers tués dans cette catastrophe impitoyable. C'est un chiffre triste.
Il n’existe aucun moyen d’éviter complètement les incendies de forêt, et nous entendons souvent parler dans les rapports des pertes énormes causées par les incendies. Existe-t-il donc un moyen de résister aux incendies de forêt ?
Dans les opérations de secours en cas de catastrophe, il est essentiel d’obtenir des informations complètes et précises en temps opportun afin de parvenir à une allocation rationnelle des ressources. Aujourd’hui, la technologie basée sur l’IA joue un rôle qui peut nous aider à courir contre la montre et à sauver davantage de vies et de pertes.
Peut-être que la prochaine fois que nous serons confrontés à un incendie de forêt, l’IA pourra nous aider à le combattre.
La technologie de l'IA à l'œuvre dans les incendies
Lors des incendies de forêt dévastateurs de l’année dernière en Californie, une société appelée CrowdAI a participé aux efforts de sauvetage en utilisant des données satellite et une technologie de vision d’image intégrée.
CrowdAI utilise des images satellites de Spacenet et Deepglobe, ainsi que des données de DigitalGlobe et Planet Labs, pour former des réseaux neuronaux convolutifs.
Il suffit d’une seconde pour prévoir et évaluer l’ampleur de la catastrophe, puis rapporter les résultats de l’évaluation au centre de commandement de sauvetage pour aider à allouer scientifiquement les ressources de sauvetage et à formuler des plans de sauvetage plus scientifiques.
Grâce au modèle d'apprentissage profond personnalisé de CrowdAI, en plus d'étiqueter les bâtiments résidentiels conventionnels, il s'est également étendu aux structures indépendantes telles que les abris de voiture, les hangars utilitaires et les granges.
Dans cet incendie, après avoir identifié la structure à partir d'images satellites, le modèle d'IA a marqué l'emplacement des dommages avec des points rouges sur la base d'une comparaison d'images avant et après la catastrophe.
En s'étendant à l'ensemble de la zone, la gravité de la catastrophe peut être déterminée par le nombre de points marqués, et différentes couleurs peuvent être utilisées pour distinguer le degré de la catastrophe.
Enfin, les marquer sur Google Earth ou ArcGIS peut fournir des indications pour les secours en cas de catastrophe et les travaux de reconstruction.
Devaki Raj, fondateur et PDG de CrowdAI, a déclaré à propos de la recherche continue de rapidité dans les évaluations : « Lorsqu'une catastrophe survient, nous devons donner des prévisions rapidement, et c'est pourquoi nous avons besoin de cette rapidité. »
De nombreux secouristes et responsables gouvernementaux utilisent ces données générées rapidement pour coordonner plus rationnellement les efforts de sauvetage, ce qui améliore l’efficacité de la résolution des problèmes critiques.
Afin de réaliser l'évaluation de la catastrophe aussi précisément que possible, les méthodes précédentes nécessitaient une grande quantité de formation de données, mais Jigar Doshi, responsable de l'apprentissage automatique chez CrowdAI, a mentionné que « parce que la technologie de vision artificielle est déjà très mature, nous n'avons pas besoin de former un grand modèle (pour les conditions de catastrophe) pour mener des évaluations efficaces. »
Données satellitaires pour des soins humanistes sous la direction de l'IA
CrowdAI utilise des images satellites et d’autres technologies telles que la vision par ordinateur pour fournir des services de données. La légère différence est qu’ils concentrent leur énergie principalement sur les catastrophes naturelles.
CrowdAI a également travaillé avec Facebook AI pour étudier les évaluations des dommages causés par les ouragans et les incendies de forêt. Leurs résultats de recherche, « De l'imagerie satellite aux informations sur les catastrophes », ont également été acceptés par la conférence NeurIPS.
(https://aiforsocialgood.github.io/2018/pdfs/track1/23_aisg_neurips2018.pdf)
Dans l'article, leurs recherches ont obtenu de bons résultats : elles ont atteint une précision de 88,8 % dans l'identification des routes endommagées par l'ouragan Harvey près du Texas en 2017, et une précision de 81,1 % dans l'identification des bâtiments endommagés lors de l'incendie de Santa Rosa.
En termes de prévision des catastrophes, CrowdAI explore également des modèles prédictifs de catastrophes. On dit qu’ils essaient de développer activement des outils d’apprentissage en profondeur qui peuvent surpasser les images satellites en intégrant des données telles que le vent, les précipitations et les médias sociaux.
L'IA prend de l'ampleur dans la lutte contre les incendies de forêt
En plus de CrowdAI, d’autres entreprises et organisations font des efforts similaires.
The Nature Conservancy utilise de petites images satellites et une technologie d’IA pour introduire des outils de lutte contre les incendies de forêt. Les images haute définition prises par un grand nombre de petits satellites peuvent surveiller l'état des forêts en temps réel et, grâce à l'analyse des données de l'IA, une prévention et une alerte rapides peuvent être effectuées.
Il existe également une entreprise appelée Salo Science qui utilise la technologie de l’IA pour étudier l’évaluation des risques d’incendie de forêt. Le produit d’IA qu’ils développent est également basé sur des images et des données satellites. En analysant les conditions des arbres, du terrain, de la topographie, des matériaux combustibles et d’autres facteurs, il fournit aux pompiers des cartes topographiques régionales de la forêt et des données d’indication des risques. Aidez-les à faire de meilleurs choix lorsque le danger survient.
En outre, les recherches sur les robots de lutte contre les incendies progressent également. Dans un rapport publié il y a quelque temps, le robot de lutte contre les incendies Xiaoshan a fait preuve de brio lors d'un incendie. Il s'est précipité dans le feu, a exploré le chemin et a coopéré avec les pompiers pour finalement éteindre l'incendie avec succès. Mais les robots de lutte contre les incendies ne sont pas encore suffisamment intelligents pour s’adapter à des terrains complexes et ne peuvent actuellement pas mener seuls des opérations de secours en cas de catastrophe.
Peut-être que dans un futur proche, ces applications combinées à l’IA ou aux robots seront capables de maîtriser de terribles incendies.
Google et McKinsey Global Institute ont produit un rapport sur les cas où l’IA profite à l’humanité. Le rapport indique que « l’IA peut fournir des secours et une préparation aux situations d’urgence plus précis, est plus rapide que le sauvetage humain et a une gamme d’applications plus large. »
J’attends avec impatience le jour où l’IA pourra apprivoiser le feu !