Penerapan kecerdasan buatan dalam deteksi dan peringatan dini kebakaran hutan

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam deteksi dan peringatan dini kebakaran hutan sedang dikembangkan secara global karena perubahan iklim secara dramatis meningkatkan risiko kebakaran hutan di negara-negara di seluruh dunia .

Baru-baru ini, Departemen Pemadam Kebakaran California (AS) telah menggunakan AI untuk mendeteksi dan mengendalikan kebakaran hutan lebih dini. Program ini disebut ALERTCalifornia. Tujuan program ini adalah untuk mendeteksi kebakaran lebih dini dan mengurangi alarm palsu menggunakan teknologi AI. Dikembangkan oleh para insinyur di University of California San Diego, platform ini memanfaatkan 1.036 kamera yang sudah ada yang dipasang oleh instansi pemerintah dan perusahaan listrik di seluruh negara bagian.

[keterangan id="attachment_428056" align="aligncenter" width="768"] Perubahan iklim meningkatkan kebakaran hutan di seluruh dunia. Foto: iStock[/caption]

“Tugas kami adalah menjaga api tetap berada dalam radius sekitar seperempat hektar, sehingga dengan bantuan kamera AI, kami dapat mencapai titik api dan mengendalikannya lebih cepat,” ujar Suzann Leininger, spesialis kecerdasan buatan di Departemen Pemadam Kebakaran California.

Menurut Profesor Neal Driscol, mahasiswa jurusan geologi dan fisika di University of California, San Diego, 5-6 tahun yang lalu, untuk memeriksa kebakaran, orang perlu mengirim pesawat atau satu regu. Sekarang, hanya dengan menyalakan kamera, kita bisa mendeteksi kebakaran. Kamera dapat menunjukkan apakah asapnya jauh, apakah lingkungannya gelap... Hal-hal ini membantu kita menilai tingkat kebakaran dan segera memadamkannya tanpa harus menghubungi 911.

Situs teknologi Alert California telah mengungkap cara kerja AI ini, dengan menyatakan bahwa AI ini menggunakan pemindaian LiDAR yang diambil dari pesawat dan drone untuk menghasilkan "informasi tiga dimensi yang sama akuratnya tentang permukaan yang dipindai."

Dengan menggabungkan hal ini dengan karakteristik fisik pepohonan, kita dapat mempelajari lebih lanjut tentang biomassa dan kandungan karbon hutan California. Departemen Pemadam Kebakaran California menyatakan bahwa model pembelajaran mesin tersebut menggunakan petabita data kamera untuk membedakan antara asap dan partikel udara lainnya.

Pada Pertemuan Tahunan Forum Ekonomi Dunia (WEF) Januari 2023, sebuah laporan berjudul "The Next Frontier in Fighting Wildfires: FireAId Pilot and Scaling" dirilis. Menurut laporan tersebut, inisiatif FireAId, yang menggunakan kecerdasan buatan untuk mengelola kebakaran hutan secara efektif, telah berhasil diuji sejak WEF meluncurkannya pada Januari 2022.

Proyek ini sedang dilaksanakan di wilayah Aegea Selatan dan Mediterania Barat Turki. Wilayah ini dilaporkan dipilih karena seperempat kebakaran hutan di negara itu terjadi di sana antara tahun 2010 dan 2021, dan mencakup 75% dari total area yang terbakar selama periode tersebut. Antara Juli dan Agustus 2021, Turki mengalami beberapa kebakaran hutan terburuknya, dengan total luas lahan yang terbakar mencapai 139.503 hektar.

Di sini, para ilmuwan menggunakan data statis dan meteorologi untuk memetakan area di mana kebakaran mungkin terjadi, memprediksi intensitasnya, dan merencanakan logistik yang diperlukan untuk merespons secara efektif.

Menurut Weforum, berkat keberhasilan penerapannya di Turki, tingkat akurasi prakiraan kebakaran hutan 24 jam sebelumnya mencapai 80%. Informasi ini membantu pihak berwenang bersiap dan merespons secara proaktif. Keberhasilan program percontohan ini menunjukkan betapa efektifnya AI dalam mendukung lembaga manajemen dan penyelamatan masyarakat, melindungi properti, melindungi lingkungan, serta secara signifikan mengurangi kerusakan akibat kebakaran hutan.

[keterangan id="attachment_428070" align="aligncenter" width="768"] Pemantau kebakaran hutan di Universitas California (AS) memantau kebakaran pada Juli 2023 di Topanga Canyon, Los Angeles. Foto: New York Times[/caption]

Perubahan iklim telah meningkatkan keparahan dan frekuensi kebakaran hutan dalam beberapa tahun terakhir, yang menyebabkan hilangnya keanekaragaman hayati yang belum pernah terjadi sebelumnya, emisi karbon dioksida, dan kerugian finansial di seluruh dunia.

Statistik WEF menunjukkan bahwa biaya tahunan rata-rata kebakaran hutan secara global adalah sekitar $50 miliar, sementara pada tahun 2021 kebakaran hutan global melepaskan sekitar 6.450 megaton CO2 ke atmosfer.

Sementara itu, Organisasi Meteorologi Dunia memperkirakan bahwa tingkat kebakaran hutan ekstrem secara global akan meningkat sebesar 30% pada tahun 2050 dan berlipat ganda pada akhir abad ini.

Sistem deteksi kebakaran hutan berbasis AI menggunakan berbagai sensor seperti kamera, satelit, dan drone untuk mendeteksi kebakaran secara real-time, memungkinkan respons dini dan tindakan tepat waktu. Sistem ini telah terbukti efektif, hemat biaya, dan akurat dalam mendeteksi kebakaran, sehingga meminimalkan dampak kebakaran hutan terhadap lingkungan dan masyarakat setempat.

Minh Thai