ນຳໃຊ້ພະລັງງານຂອງປັນຍາປະດິດໃນພະຍາກອນໄຟປ່າ ແລະການປ້ອງກັນ

ຂໍ້ລິເລີ່ມ FireAId ແມ່ນການຮ່ວມມືລະຫວ່າງສູນກາງຂອງເວທີປາໄສ ເສດຖະກິດ ໂລກສໍາລັບການປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາຄັ້ງທີສີ່, Koc Holding, ກະຊວງກະສິກໍາແລະປ່າໄມ້ຕວກກີ, ແລະ Deloitte. ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງໂຄງການທົດລອງໃນTürkiye, ແຜນທີ່ຄວາມສ່ຽງໄຟໄຫມ້ປ່າແບບໂຕ້ຕອບໄດ້ຖືກພັດທະນາທີ່ນໍາໃຊ້ AI ແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ແຜນທີ່ສ້າງແບບຈໍາລອງໂດຍອີງໃສ່ການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນທີ່ດີທີ່ສຸດຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍ, ລວມທັງປະຫວັດສາດ, ອຸຕຸນິຍົມ, ແລະພູມສາດ.

ແຜນທີ່ແບບໂຕ້ຕອບຂອງຄວາມສ່ຽງໄຟໄໝ້ປ່າ (ຮູບພາບ: ເວທີ)

ອີງຕາມ Weforum, ຂໍຂອບໃຈກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນTürkiye, ອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຄາດຄະເນໄຟໄຫມ້ປ່າ 24 ຊົ່ວໂມງລ່ວງຫນ້າແມ່ນສູງເຖິງ 80%. ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າໜ້າທີ່ກະກຽມ ແລະ ຕອບສະໜອງຢ່າງຕັ້ງໜ້າ. ຜົນສຳເລັດຂອງໂຄງການທົດລອງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ມີປະສິດຕິຜົນແນວໃດໃນການສະໜັບສະໜູນອົງການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ກູ້ໄພປະຊາຊົນ, ປົກປ້ອງຊັບສິນ, ປົກປັກຮັກສາສິ່ງແວດລ້ອມ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍຫາຍຈາກໄຟໄໝ້ປ່າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ນອກຈາກ AI, ຊຸມຊົນຍັງຄົ້ນຫາການ ນຳ ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນອື່ນໆໃນການຈັດການໄຟປ່າເຊັ່ນ: drones.

ການປ່ຽນແປງຂອງດິນຟ້າອາກາດສືບຕໍ່ເປັນຫນຶ່ງໃນຄວາມກັງວົນທີ່ກົດດັນທີ່ສຸດໃນທຸກມື້ນີ້, ຜົນກະທົບຂອງມັນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໃນຄວາມຖີ່, ຄວາມຮຸນແຮງ, ແລະການແຜ່ກະຈາຍຂອງໄຟປ່າ. ອີງຕາມຂໍ້ມູນຈາກສູນດັບເພີງແຫ່ງຊາດ (NIFC), ປະມານ 3 ລ້ານເອເຄີຂອງທີ່ດິນໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກໄຟໄຫມ້ໃນແຕ່ລະປີນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 1982. ນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2000, ຈໍານວນດັ່ງກ່າວໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນເປັນ 7 ລ້ານເອເຄີຕໍ່ປີ.

ໄຟໄຫມ້ປ່າສ້າງຄວາມສ່ຽງທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ເຂດຊົນນະບົດ, ຍ້ອນວ່າພວກມັນສາມາດທໍາລາຍເຮືອນ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ແລະທີ່ດິນ ກະສິກໍາ ຢ່າງໄວວາ. ສັດປ່າຍັງຖືກໄຟໄຫມ້ເປັນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ນອກຈາກທຳລາຍຊັບພະຍາກອນທຳມະຊາດ ແລະ ຊັບສິນແລ້ວ, ໄຟປ່າກໍ່ສົ່ງຜົນສະທ້ອນຮ້າຍແຮງຕໍ່ສຸຂະພາບຂອງປະຊາຊົນທີ່ອາໄສຢູ່ເຂດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ.

ໃນກອງປະຊຸມປະຈຳປີຂອງເວທີປາໄສເສດຖະກິດ ໂລກ 2023 ທີ່ເມືອງ Davos, ເວທີປາໄສໄດ້ເຜີຍແຜ່ບົດລາຍງານການສະເໜີຜົນຂອງການທົດລອງ FireAId ໃນການສະກັດກັ້ນໄຟໄໝ້ປ່າ. Koc Holding CEO Levent Çakıroğluໄດ້ເນັ້ນຫນັກວ່າ algorithm ແລະ source code ສາມາດເປີດເຜີຍຕໍ່ສາທາລະນະ, ເພີ່ມຄວາມສາມາດແລະຜົນກະທົບຂອງການລິເລີ່ມ FireAId.

ເມື່ອຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໄດ້ຖືກເກັບກໍາຫຼາຍຂຶ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ຈະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນແລະສາມາດເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ສັບສົນໂດຍອີງໃສ່ຕົວແປທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ. ເທກໂນໂລຍີ AI ທີ່ຜ່ານມາສໍາລັບການຄາດຄະເນໄຟໄຫມ້ປ່າໄດ້ພະຍາຍາມຕີຄວາມຫມາຍຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ລະບົບໃຫມ່ຕີຄວາມຫມາຍຮູບແບບປະຈໍາວັນ. ໄຟປ່າບໍ່ໄດ້ປະຕິບັດຕາມແບບຢ່າງສະເໝີໄປ, ແລະຕົວແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຕ້ອງເອົາຊະນະສິ່ງນັ້ນໄດ້. ນັກວິທະຍາສາດກໍາລັງໃຊ້ເຕັກນິກໃຫມ່ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບ FireAId ເພື່ອຮັບມືກັບໄຟໄຫມ້ປ່າທີ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້.

ພັນທະມິດ FireAId ທົ່ວໂລກໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສໍາເລັດຂອງການທົດລອງເບື້ອງຕົ້ນແລະມີຈຸດປະສົງເພື່ອຍົກສູງຄວາມຮູ້ທົ່ວໂລກກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງໄຟໄຫມ້ປ່າໂດຍການໃຊ້ພະລັງງານຂອງ AI. ການຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງ AI ໃນການຄາດຄະເນແລະປ້ອງກັນໄຟໄຫມ້ປ່າຈະນໍາໄປສູ່ການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນລະດັບ.

(ອີງຕາມ Weforum)

ຂໍ້ມູນລະອຽດກ່ຽວກັບໄຟໄໝ້ປ່າໃນເນື້ອທີ່ກວ່າ 10 ເຮັກຕາ ຢູ່ແຂວງ ເງ້ອານ ກ່ຽວກັບເຫດໄຟໄໝ້ປ່າຢູ່ເຂດພູດອຍຢູ່ຕາແສງ ເທືອງເຕີນລ໊ກ (ເມືອງນ້ຳດານ, ແຂວງ ເງ້ອານ) ໃນ 2 ວັນຜ່ານມາ, ອຳນາດການປົກຄອງທ້ອງຖິ່ນໄດ້ແຈ້ງໃຫ້ຊາບຢ່າງເປັນທາງການ.

ທີ່ມາ