FireAId-initiativet er et samarbeid mellom World Economic Forums senter for den fjerde industrielle revolusjonen, Koc Holding, det tyrkiske departementet for landbruk og skogbruk og Deloitte. Som en del av et pilotprogram i Tyrkia ble det utviklet et interaktivt kart over skogbrannrisiko som utnytter algoritmer for kunstig intelligens og maskinlæring. Kartet bygger en modell basert på optimal ressursallokering fra flere datakilder, inkludert historiske, meteorologiske og geografiske.
Ifølge Weforum er nøyaktigheten i skogbrannvarsling 24 timer i forveien opptil 80 %. Informasjonen hjelper myndighetene med å forberede seg og reagere proaktivt, takket være den vellykkede applikasjonen i Tyrkia. Pilotprogrammets suksess viser hvor effektiv AI er i å støtte forvaltningsorganer og redde mennesker, beskytte eiendom, beskytte miljøet og redusere skader forårsaket av skogbranner betydelig.
I tillegg til AI utforsker miljøet også bruken av andre nye teknologier i skogbrannhåndtering, som droner.
Klimaendringer er fortsatt en av de mest presserende bekymringene i dag, og virkningen er tydelig i hyppigheten, alvorlighetsgraden og spredningen av skogbranner. Ifølge data fra National Interagency Fire Center (NIFC) har omtrent 3 millioner mål land blitt rammet av branner hvert år siden 1982. Siden 2000 har tallet økt til 7 millioner mål per år.
Skogbranner utgjør en betydelig risiko for landlige områder, ettersom de raskt kan ødelegge hjem, infrastruktur og jordbruksland . Dyreliv blir også brent i store mengder. I tillegg til å ødelegge naturressurser og eiendom, har skogbranner alvorlige helsekonsekvenser for folk som bor i berørte områder.
På Verdens økonomiske forums årsmøte i Davos i 2023 publiserte forumet en rapport som presenterte resultatene av FireAId-pilotprosjektet for å forhindre skogbranner. Koc Holdings administrerende direktør, Levent Çakıroğlu, understreket at algoritmen og kildekoden kan offentliggjøres, noe som øker mulighetene og effekten av FireAId-initiativet.
Etter hvert som mer treningsdata samles inn, blir algoritmen mer effektiv og kan lage komplekse prediksjoner basert på mange forskjellige variabler. Tidligere AI-teknologier for å forutsi skogbranner har slitt med å tolke ikke-lineære datamønstre, mens den nye algoritmen tolker daglige mønstre. Skogbranner følger ikke alltid et mønster, og maskinlæringsmodeller må overvinne dette. Forskere bruker nye teknikker for å optimalisere FireAId for å håndtere uforutsigbare skogbranner.
Den globale FireAId-alliansen ble etablert basert på suksessen til det første pilotprosjektet, og har som mål å øke den globale bevisstheten rundt skogbrannhåndtering ved å utnytte kraften i AI. Å prioritere AI i å forutsi og forebygge skogbranner vil føre til kostnadsbesparelser og økt effektivitet i stor skala.
(Ifølge Weforum)
[annonse_2]
Kilde
Kommentar (0)