Queenslandas bāzētais koka materiālu sniedzējs HQPlantations revolucionē ugunsdzēsības vadību saviem priedēs, ieviešot inovatīvas tehnoloģijas. Saistībā ar sadarbību ar Sunshine Coast uzņēmumu exci, uzņēmums izmanto kameru, satelītu attēlus un mākslīgo intelektu, lai paredzētu un noteiktu meža ugunsgrēkus 288 000 hektāru priedēs.
Viena gada garumā veiktajā exci Mākslīgā intelekta atbalsta ugunsdzēsības rīka pārbaudē HQPlantations novēroja programmatūras spēju noteikt ugunsgrēkus, galvenokārt izmantojot dūmu noteikšanu. Šis veiksmīgais pārbaudes periods, kas sakrita ar relatīvi klusu ugunsgrēku sezonu, pārliecināja HQPlantations par šī rīka potenciālu ugunsdzēsībā. exci mākslīgās inteliģences programmatūra pārsniedz ugunsgrēku pazīmes noteikšanu; tā izmanto mašīnmācības modeļus, lai paredzētu, kad un kur varētu notikt ugunsgrēki.
Lai apmācītu savus modeļus, exci izmanto AWS S3, Amazon Elastic Kubernetes Service un citas AWS pakalpojumus. Katru dienu tiek apstrādāti vairāk nekā 2,5 miljoni kameru attēlu no Austrālijas, Ziemeļamerikas un Dienvidamerikas partneriem, kā arī 30 GB satelītu datu. Lai gan tikai satelītu attēli vieni nepietiekami efektīvi atklāt ugunsgrēkus, ņemot vērā to ierobežoto pārklājumu un izšķirtspēju, tie tiek kombinēti ar kameru attēliem, lai uzlabotu exci ugunsgrēku prognozes modeļus.
HQPlantations stratēģiski ir uzstādījis 360 grādu rotējošas kameras, kas ir savienotas ar exci un aptver aptuveni 90 procentus no tās priedēm. Šīs kameras, kas galvenokārt atrodamas novērošanas torņos, ir pierādījušas savu efektivitāti ugunsgrēku atklāšanā, daudzos gadījumos, kad exci AI detekcija kalpoja kā galvenais ugunsidentifikācijas avots. Tomēr HQPlantations atzīst cilvēku iejaukšanās nozīmi, it īpaši dienās, kad ir liels ugunsbīstamības risks un redzamība var būt ierobežota. Tādēļ ugunsdzēsēju torņos un kameras novērošanas speciālisti turpinās vadīt monitorus darba laikā.
Nodrošinot ugunsgrēku noteikšanas informāciju, exci detekcijas attēli sniedz vērtīgus ieteikumus ugunsgrēku izmeklēšanai. Tie sniedz kritisku informāciju, piemēram, iekurēšanas laiku, iekurēšanas raksturu (vienkāršu vai vairākas) un detaļas par ugunsgrēku uzvedību.
Lai papildinātu savas ugunsdzēsības vadības spējas, HQPlantations saglabā vairākas 80 4×4 ugunsdzēsības mašīnas un 250 apmācītu ugunsdzēsēju un uzņēmuma sadarbības partnerus. Sadarbojoties ar exci tehnoloģiju, uzņēmums nodrošina, ka avārijas reaģētāji saņem nekavējoties izsaukumu divu minūšu laikā pēc dūmu noteikšanas, izmantojot Amazon Simple Notification Service un Amazon Simple Email Service.
Viela HQPlantations plāno palielināt savu ugunsdzēsības vadības segumu uz atlikušo 10 procentu no tās priedēm, un tas pašlaik veic rūpīgu analīzi. Pašlaik galvenās priedes teritorijas ir labi nodrošinātas, bet pastāv iespēja ievietot papildu kameras attālākās reģionos un vietās, kur pieaug ugunsgrēku risks.
Apvienojot mākslīgo intelektu, kameras un satelītu attēlus, HQPlantations ievērojami paaugstina ugunsgrēku noteikšanas un novēršanas standartu, maksimizējot drošību un aizsardzību gan saviem vērtīgajiem priedēm, gan apkārtējām kopienām.
Bieži uzdotie jautājumi (FAQ) par HQPlantations ugunsdzēsības vadības tehnoloģijām:
1. Kādas inovatīvas tehnoloģijas HQPlantations izmanto, lai vadītu ugunsdzēsību savās priedēs?
HQPlantations, sadarbojoties ar exci, izmanto kameras, satelītu attēlus un mākslīgo intelektu, lai paredzētu un atklātu meža ugunsgrēkus.
2. Kā HQPlantations pārbaudīja exci Mākslīgā intelekta atbalsta ugunsdzēsības rīka efektivitāti?
HQPlantations veica viena gada garu pārbaudes periodu klusā ugunsgrēku sezonā, un programma veiksmīgi atklāja ugunsgrēkus, galvenokārt izmantojot dūmu noteikšanu.
3. Kā exci Mākslīgā inteleģences programmatūra pārsniedz ugunsgrēku atklāšanu?
exci Mākslīgā inteleģences programmatūra izmanto mašīnmācības modeļus, lai paredzētu, kad un kur varētu notikt ugunsgrēki. Tā arī analizē ugunsgrēku pazīmes un sniedz vērtīgus ieteikumus ugunsgrēku izmeklēšanai.
4. Kādi resursi ir nepieciešami exci modeļu apmācībai?
exci izmanto AWS S3, Amazon Elastic Kubernetes Service un citas AWS pakalpojumus, lai apmācītu savus modeļus. Tie katru dienu apstrādā vairāk nekā 2,5 miljonus kameru attēlu un 30 GB satelītu datus no dažādiem partneriem.
5. Kā HQPlantations izmanto kameras ugunsgrēku atklāšanā?
HQPlantations stratēģiski ir uzstādījis 360 grādu rotējošas kameras, kas ir savienotas ar exci un aptver aptuveni 90 procentus no tās priedēm. Šīs kameras, kas atrodas novērošanas torņos, ir bijušas efektīvas ugunsgrēku atklāšanā.
6. Vai pie AI tehnoloģijām nepieciešama cilvēka iejaukšanās?
HQPlantations apzinās cilvēku iejaukšanās nozīmi, it īpaši dienās ar lielu ugunsgrēku briesmu un ierobežotu redzamību. Dienas laikā ugunsdzēsēju torņos un kameras novērošanas speciālisti turpina vadīt monitorus.
7. Kādu informāciju sniedz exci detekcijas attēli ugunsgrēku izmeklēšanai?
exci detekcijas attēli sniedz Galvenos datus, piemēram, iekurēšanas laiku, iekurēšanas raksturu (vienkāršu vai vairāku) un ugunsgrēka uzvedību, kas noder ugunsgrēku izmeklēšanai.
8. Kā HQPlantations nodrošina nekavējoties izsaukumu avārijas reaģētājiem?
Izmantojot Amazon Simple Notification Service un Amazon Simple Email Service, HQPlantations nodrošina, lai avārijas reaģētāji saņemtu nekavējoties izsaukumu divu minūšu laikā pēc dūmu noteikšanas.
9. Kādi ir HQPlantations plāni attiecībā uz ugunsdzēsības vadības paplašināšanu?
HQPlantations rūpīgi analizēs, kā paplašināt ugunsdzēsības vadības segumu atlikušajai 10 procentai no tās priedēm, it īpaši attālos reģionos un vietās ar pieaugošu ugunsgrēku risku.
10. Kāds ir HQPlantations ugunsdzēsības vadības tehnoloģiju kopējais mērķis?
Apvienojot mākslīgo intelektu, kameras un satelītu attēlus, HQPlantations mērķis ir izveidot jaunu standartu ugunsgrēku noteikšanā un novēršanā, nodrošinot drošību un aizsardzību gan savām priedēm, gan apkārtējām kopienām.
Skaidrojumi:
– AI: Mākslīgais intelekts – cilvēka intelekta simulēšana ar mašīnām.
– AWS: Amazon Web Services – mākoņdators, ko piedāvā Amazon.com.
– Mašīnmācība: AI apakškopums, kas ļauj sistēmām mācīties un pilnveidoties, balstoties uz pieredzi, neizmantojot konkrētu programmēšanu.
– Ugunsgrēka pazīmes: raksturīgie vai modelēšanas pazīmes, kas saistītas ar ugunsgrēkiem un kas var tikt atklātas vai analizētas ar AI programmatūru.
– Sat
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar