2022年，美国将频繁发生山火灾害，灾难将成为这一年人们的集体记忆。今年夏天野火的可怕数量和规模也引出了一个问题，火灾会成为新常态吗？将如何影响居民健康？我们应该采取什么措施来减少未来几年潜在的火灾？野火看似随机发生，但技术和人工智能(AI)的结合正在帮助我们预测它们的蔓延并减轻它们可能造成的毁灭性破坏。斯坦福大学的研究人员最近开发了一种人工智能模型，可以预测危险的粒子污染，以追踪美国西部熊熊大火的蔓延情况。斯坦福团队使用卫星数据训练了一个机器学习模型，该模型准确预测了未监测区域野火烟雾中的PM2.5浓度。结果显示，在过去十年中，因直接接触野火烟雾而遭受PM2.5健康损害的美国人人数增加了27倍。HEAVY.AI产品经理MikeFlaxman博士表示，人工智能和机器学习正在帮助研究人员“澄清”空气质量和天气模式数据，并以比以往任何时候都快得多的速度预测可能的野火爆发。他在采访中表示，“AI在解决此类问题上没有争议，我们可以将其作为日常解决方案，毕竟仅靠人力不可能完成如此庞大的计算量。”他提到，AI可以瞬间浏览相当于一个人单日浏览数据量一百倍的信息，并迅速识别出值得进一步追踪的可疑数据点。Flaxman博士补充说，人工智能已经广泛用于预测空气质量。由于数以千计的卫星在太空中运行，可用的训练数据集也在“突飞猛进地增长”。人工智能在该领域具有巨大的应用潜力。目前，企业和政府收集的所有天气数据中，80%到90%都没有得到正确的分析。“过去每14天生成一张卫星图像，但后续处理周期往往长达6个月。现在我们在全国各地都有地面传感器采集的信息，很多居民甚至设置了小天气“这些传感器能够在监测环境中用地面数据填补卫星数据中的空白，是非常强大和有价值的数据组合。”这样的传感器网络对于空气质量尤为重要，因为不同地区的空气质量指标往往会有所不同。“分布不均”。“住在高速公路附近的空气质量肯定与住在加州中部或加州北部的空气质量不同。那么，我们如何处理像空气质量这样分布极其复杂的问题呢？”他提到，空气污染造成的一些后果其实是可以衡量的，比如当地医院收治的儿童人数。当然，有毒空气的积累和暴露需要更长时间的连续监测。HAVY.AI首席执行官JonKondo表示，在测量野火时，地形、天气和植被都不能忽视。近年来，卫星监测地面水分的能力取得了巨大突破，这意味着后续对山火爆发地点的预测将变得更加超前。展望未来，Kondo认为我们的短期和长期野火预测和响应计划还有改进的余地。他解释说，“如果能把预报期延长到几个月，还有很多额外的缓解措施，包括减少燃料和加强设备。此外，即使火灾已经发生，预先部署人员和设备也会大大提高响应能力。”和压制能力。”近藤认为，“我们在加州度过了艰难的一年。虽然我们制定了更先进的救灾计划，但我们也面临着前所未有的极端气候挑战。”“我们要让我们的应对更具综合适应性，这不仅要靠专业机构，还要深入到社区甚至家庭。我们需要把准确的信息快速提供给更多的人。在如此庞大、高度动态的数据流下，这广泛的接入目标必须远离新一代技术工具的支持。”
