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在加州富勒顿的一个临时室外实验室里，扑灭由当地日益加剧的天气变化引发的野火的方法就在洛杉矶郊外。
在加州州立大学(California State College)的校园里，电气和笔记本电脑工程专业的学生点燃小型营火，并使用微型传感器优化消防员探测危险的方式。他们的想法是设计传感器，捕捉壁炉的特征，比如在壁炉后的快速变化中，温度、烟雾和湿度的变化。
将传感器与人工智能的预测能量相结合，将帮助急救人员更快地到达壁炉现场。甚至更高，它还可以预测火灾最有可能发生的地方。
有了森林内部和周围的传感器，消防员可以在几分钟内做出反应，而不是几小时或几天，可能会在热点地区陷入地狱之前淹没它们。这在幅员辽阔、居民相对较少的加拿大尤其必要。
计算机工程教授Ankita Mohapatra表示，如果社区和消防员有这样的能力，“印象会更好。”如果在早期阶段就发现，对人类生命和财产以及生态系统的影响可能会大大降低。”
数周以来，加拿大和世界各地的消防员一直在与魁北克、安大略省和新斯科舍省持续不断的野火作斗争。这是加拿大有史以来最糟糕的一个季节。浓烟笼罩了加拿大中部和日本大部分地区，以及美国东北部和中西部。
很明显，你只是想要更多种类的工具来应对日益增长的火灾，所以它们都在桌子上。
消防工作的前进方向
扑灭森林火灾通常与地面人员从底部灭火有关，同时还有水上轰炸机和直升机在空中工作。
然而，通过连接在电线杆、灌木丛和无人机上的微型传感器，即使它们像五彩纸屑一样落在森林地面上，警察也能立即知道场景中最细微的变化。
它就像房屋报警系统，除了森林，它发送文本内容警报给个人谁必须看到快速考虑。
传感器充当集群或节点，扫描森林，寻找麻烦的迹象。这项技术就像蜂窝电话塔一样，除了节点发出警报来探测火灾之外。
节点越多，检测结果越高。
加州全年营业的Cal Hearth公司上周刚刚开始测试传感器，以便在更短时间内检测到野火。
加州副灶台主任马库斯·埃尔南德斯表示，早期检测至关重要，传感器将有所帮助。
“例如，如果你听到正在旅行的人的模糊呼叫或壁炉呼叫，他们甚至无法准确描述他们所在的地方。”
一个位置良好的传感器节点可能会以文本内容或应用程序的方式向当局发送地理信息。
专家们还在继续创造，但传感器和摄像头提供了必要的线索。
烟的考虑
Mohapatra说，在靠近森林的城市地区，引入早期检测方法可能会产生巨大的区别。“在我说早期阶段之后，我指的是主要的瞬间。”
例如，它可能意味着烟雾弥漫的一天或计划被取消的一天与标准的夏季时间之间的区别。
在不列颠哥伦比亚省，人们已经习惯了夏季的仪式，那里的森林大火烟雾污染了天空，扰乱了计划。今年春夏季节，加拿大中部、美国东海岸和中西部各州成千上万的人都遭受了这种残酷的现实。
加拿大500多起火灾产生的烟雾已经飘过大西洋到达欧洲。
一旦被视为短暂的滋扰，解决烟雾问题就越来越成为新闻报道的优先事项。
UBC教授迈克尔?布劳尔(Michael Brauer)是研究污染对我们健康影响的专家，他说:“我们现在必须找到与污染共存的方法。”
他警告说:“情况真的会恶化。”
利用传感器及早探测烟雾是缓解这些顾虑的一种方法。Mohapatra表示，传感器的远距离放置可能会在闷烧的壁炉变成影响社区的肆虐地狱之前提醒机组人员。
或者，“你可以从你想要的最安全的地方开始。它可能是一个小城市，或者整个小城市附近，”总部位于马里兰州的N5传感器公司表示。Abhishek Motaid说，他在美国的八个州和魁北克省甚至推广了这种专业知识。
然而，他也认为传感器通常不是万灵药。他们研究这些标志，但是他们不研究当地天气变化的疾病。
“这是个大问题，”他说。“这是美国和加拿大的一大片土地。”
利用人工智能的能力
历史上，卫星覆盖了大面积的区域，并用于扫描壁炉的指示器，然而卫星电视的pc图像只能非常封闭，不能提供足够的警告。战略定位的传感器更为准确。
传感器的另一个好处是，工作人员可以利用人工智能设施来避免误报。
莫泰德表示，人工智能可以“从大量和数百个火灾的例子中进行研究”，并区分“火灾、柴油货车和开发颗粒”。
人工智能在传感器、壁炉建模软件程序和热像仪中构建的预测能力越强，机组人员就可能越早收到警报。
“为了提高准确性，我们在许多场合进行了模拟，并进行了完全不同的小修改，以提高我们的预测。卡尔顿学院研究员加布里埃尔·韦纳说。他致力于增强壁炉建模和可视化的方法。
这种方法，“如果有必要去找总理并要求一架直升机，[…]它为你提供了一个即将发生的事情的直观说明。”
壁炉模型和传感器，以及地面和空中的眼睛，正在改变我们与火灾搏斗的方式。例如，人工智能的预测能量可以告诉机组人员设置限制以停火的最佳位置，或者是攻击火灾的最佳指令。
保持几乎
消防员面临的最大挑战之一是在荒野/城市线(WUI)扑灭火灾。
这些是在森林边缘建造的城市区域。
“这是一个有趣的地方，”威斯康星大学麦迪逊分校(College of Wisconsin-Madison)研究这些地区壁炉危险的教授沃尔克·拉德洛夫(Volker Radelof)说。“许多人希望接近大自然，这是一个重要因素。
“但它肯定会带来更大的危险和管理问题。”
在美国，与1990年相比，2010年建成了超过1270万套房产，超过2500万人居住在火灾易发地区。
2003年，基洛纳大都会实现了一些令人筋疲力尽的课程。那年夏天，闪电从森林深处呼啸而下，造成了毁灭性的火灾，摧毁或破坏了200多处房屋。
上周，诺克斯山(Mount Knox)爆发了一场大火，促使人们迅速做出反应，该镇的局势得到了短暂的喘息。从市中心中心可以很好地看到诺克斯山。如果大火蔓延到山脊的一侧，问题可能会完全不同。
尽管如此，随着在不列颠哥伦比亚省的奥卡那根山谷(Okanagan Valley)沿着WUI建造的分区继续进行，对消防设备的补充的必要性变得越来越必要。
“查询是有效疏散人员的简单方法，因此疏散计划和警告方法是必要的，”Radeloff说。
根据N5的Motaid，在位于森林边缘的社区，传感器专业技术可以在10分钟内检测到火灾。
预测能源
传感器和人工智能的一个“明智”用途是在火灾发生之前预测火灾。
在加州大学戴维斯分校的一个实验室里，研究人员正在安装装载了传感器的高效无人机。无人机在森林里巡逻，捕捉炉边的迹象。
目前，“研究人员利用无人机和传感器探测野火的方式正在变得更加活跃，”加州大学戴维斯分校教授孔兆当说。
这意味着有一个壁炉，无人机上的传感器被激活，机组人员做出反应。
他需要改变这一点。
这可能需要利用传感器节点网络来预测可能最有害的区域，而不是盲目地派遣无人机搜索火灾。例如，建模和人工智能可能主要基于以前的特征来呈现对未来壁炉习惯的感知。
尽管如此，所有这些方法仍然处于起步阶段，并且主要用于小规模或实验室环境。没有单一的专业知识能神奇地解决肆虐的野火。
这是一种全员作战的战略，有传感器、无人机、瞭望塔、卫星，事实上，还有良好的地面部队和空中直升机。
副局长马库斯·埃尔南德斯(Marcus Hernandez)认为，无论你拥有所有的专业知识，这些资产都是“在火灾开始后帮助扑灭火灾的”。
森林中的微型传感器将如何形成全国消防的前进方向
