روشهای اطفاء حریق مبتنی بر هوش مصنوعی: «مجموعهی امجی» برگزید
شرکت کرهای امجن سولیوشن موفق شده است دو اختراع پیشرفته را به ثبت برساند که قدرت میدان زدن تکنولوژی اطفاء حریق را به سطح بالاتری میبرد. نوآوریهای اخیر این شرکت شامل سیستمهای هوش مصنوعی هستند که قادر به تحلیل اطلاعات تصویری چندطیفی متقابل شده- از دوربینهای نظارتی تا دوربینهای تصویر حرارتی- به منظور ارتقاء روشهای اطفاء حریق میباشد. فناوری پیشرفته آنها نه تنها شدت یک حریق را مشخص میکند بلکه پیشرفت آن را نیز پیگیری میکند، راه را برای استراتژیهای اطفاء حریق موثرتر میسازد.
قفزهای در دقت ایمنی در برابر آتش
استفاده از این اختراعها، امجن سولیوشن تقویت چشمگیری در دقت تشخیص حریق و دقت در تلاشهای خاموش کردن در صحنههای مختلف را پیشبینی میکند. پیش از این، عملیات شرکت همراه با شرکت تابعه۱، مشترک هیوندای اینفراکور، سیستمهای اطفاء حریق با هوش مصنوعی را در کره تجاری کرده بود، که گامی رهبرانه در این حوزه محسوب میشد.
فوریت پیشگیری از حریق در تاسیساتهای نوین
با نهادینه کردن مقررات ایمنی سختگیرانه و افزایش بروز مراکز داده و سیستمهای ذخیرهسازی انرژی (ESS) برای آتش، امجن سولیوشن روی اهمیت طراحی تاسیسات با ایمنی به عنوان اولویت اصلی تأکید دارد. آسیبپذیریهای مراکز داده داخلی، به ویژه آنهایی که وابسته به باتریهای لیتیوم هستند که خطری بالایی از انفجار حرارتی دارند، نیاز اساسی به سیستمهای پیشگیری از حریق پیشرفته را زیر نور میآورند.
به سوی جوامع و مکانهای کاری ایمنتر
روندهای اخیر نشان میدهند که نهادهای دولتی و شهری به طور فزایندهای از سیستمهای شناسایی و خاموشی حریق مبتنی بر هوش مصنوعی پشتیبانی میکنند. فناوری امجن سولیوشن قبلاً توسط مراکز بازیافت منابع در منطقه گانگسو و منطقه اونپیونگ به کار گرفته شده است. با ادامه بهبودهای انجام شده از طریق توسعه فناوری و اخذ اختراعها، این شرکت متعهد به ارائه یک سیستم ایمنی یکپارچه است که از تجزیه و تحلیل ویدیوی هوش مصنوعی برای حفط اعمال فیلم و صوتی استفاده میکند تا جان کارگران را حفظ کند و اموال را در صنایع مختلف محافظت کند.
مزایا و معایب سیستمهای اطفاء حریق نسل بعدی مبتنی بر هوش مصنوعی
مزایا:
1. دقت افزایش یافته: سیستمهای اطفاء حریق با هوش مصنوعی دقت بیشتری را در تشخیص حریق ارائه میدهند که منجر به پاسخهای سریعتر و موثرتر نسبت به حریق میشود.
2. شناسایی زودرس: استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل اطلاعات تصویری چندطیفی میتواند به شناسایی زودرس حریقها منتهی شود که ممکن است جانها را نجات دهد و خسارت مالی را کاهش دهد.
3. اقدامات پیشگیرانه: سیستمها میتوانند شدت حریقها را ارزیابی کرده و کمک به اجرای استراتژیهای مناسب اطفاء حریق کنند که میتواند خسارات پتانسیلی را کاهش دهد.
4. سیستم ایمنی یکپارچه: ادغام با سیستمهای امنیتی موجود مانند دوربینهای نظارتی یک شبکه ایمنی یکپارچه را برای نظارت به موقع و پاسخ سریع فراهم میکند.
5. قابلیت سازگاری: این سیستمها در جملههای مختلف به محیطهای مختلف قابل سازگاری هستند که این امر آنها را در محافظت از حریق چندگانه کاربردی میکند.
معایب:
1. وابستگی به تکنولوژی: وابستگی زیاد به تکنولوژی ممکن است منجر به آسیبپذیریها در صورت شکست سیستم یا حملات سایبری شود.
2. پیادهسازی پیچیده: ادغام سیستمهای پیشرفته هوش مصنوعی ممکن است پیچیده و نیاز به سرمایهگذاری و مهارت بالایی داشته باشد.
3. نگهداری و بروزرسانی: نگهداری سیستم با آخرین نوآوریهای هوش مصنوعی و حفظ عملکرد آن ممکن است هزینههای دائمی را داشته باشد.
4. تطابق: پایبندی به مقررات ایمنی و حریم شخصی هنگام پیادهسازی سیستمهای حفاظت از حریق و شناسایی حریق ممکن است چالشها را به وجود آورد.
سوالات کلیدی و پاسخها:
– چرا سیستمهای اطفاء حریق مبتنی بر هوش مصنوعی موثرتر از سیستمهای سنتی هستند؟
سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند بهطور مداوم یادگیری کنند و بهبود یابند که توانایی آنها را در شناسایی و پاسخ دادن به حریقها افزایش میدهد.
– چگونه این سیستمها میتوانند بر زمانهای واکنش اضطراری تأثیر بگذارند؟
با فراهم کردن دادههای دقیق و به موقع درباره شکلگیری و گسترش حریقها، سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند به طور چشمگیری زمانهای واکنش اضطراری را کاهش دهند.
چالشها و اختلافات:
– نگرانیهای حریفیت: ادغام هوش مصنوعی با دوربینهای نظارتی ممکن است مسائل نظارت و حفظ حریم شخصی را برجسته کند که باید به آنها پرداخته شود.
– هزینه: هزینه اولیه پیادهسازی چنین سیستمهای پیشرفته ممکن است برای برخی از سازمانها جلوگیریناپذیر باشد که ممکن است به سطوح ناوابسته از ایمنی در بخشهای مختلف منجر شود.
– بیکاری فنآوری: ممکن است نگرانی وجود داشته باشد که افزایش خودکاری در شناسایی و خاموشسازی حریق میتواند شغلهای معمولاً توسط انسانها پر کردهشده را منحرف کند.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar