Обережно, лісові пожежі: як штучний інтелект передбачає та запобігає лісовим інферно

Вступ

Величезна лісова пожежа лютує серед сухої рослинності. Технології штучного інтелекту стають критично важливими інструментами для виявлення та запобігання таким спустошливим лісовим пожежам.

Лісові пожежі стають все частішими та інтенсивнішими у нашому світі, що потеплішає, знищуючи мільйони гектарів лісу та загрожуючи громадам і екосистемам. Щороку лісові пожежі знищують приблизно 400 мільйонів гектарів світових територій, з яких 90% спричинені людською діяльністю fireecology.springeropen.com. Окрім трагічних втрат життя і майна, ці інферно викидають 6–8 мільярдів тонн CO₂ щорічно, що приблизно дорівнює викидам від усього глобального транспорту lightreading.com. Економічні збитки приголомшливі – нещодавні пожежі поблизу Лос-Анджелеса призвели до руйнувань на до $150 мільярдів lightreading.com. Зіткнувшись з цією кризою, що набирає обертів, пожежні служби та технологічні новатори звертаються до неочікуваного союзника: штучного інтелекту. ШІ пропонує перспективні рішення для прогнозування місць виникнення пожеж, виявлення нових пожеж у реальному часі та навіть попередження займання на ранній стадії. Обробляючи величезні масиви даних – від погоди й супутникових знімків до потоків із сенсорів – системи на базі ШІ можуть подавати ранні сигнали тривоги та формулювати розумніші стратегії запобігання. У цьому звіті докладно розглядається, як новітні технології ШІ перехитрюють лісові пожежі, наводячи світові кейси з Австралії, Каліфорнії та Амазонії. Ми розглянемо можливості ШІ щодо прогнозування ризику виникнення пожеж, виявлення в реальному часі та запобігання, які разом знаменують нову еру управління лісовими пожежами.

ШІ для прогнозування ризиків лісових пожеж

Розуміння того, коли і де ймовірно спалахне лісова пожежа, є ключем до того, щоб зупинити катастрофу ще до її початку. Моделі штучного інтелекту відмінно знаходять закономірності у складних, динамічних даних, що робить їх потужними інструментами для прогнозування ризиків лісових пожеж. Аналізуючи погодні умови, рослинність, історичні записи пожеж та інші дані, системи ШІ можуть ідентифікувати “ідеальні умови” для займання. На практиці машинне навчання доповнює традиційні індекси пожежної небезпеки більш гнучкими й деталізованими інсайтами у реальному часі:

• Прогнозування ризику пожеж на основі погоди: Сучасні алгоритми ШІ аналізують актуальні погодні дані – температуру, вологість повітря, вітер, індекси посухи – для передбачення днів і локацій з підвищеним ризиком пожежі. Наприклад, дослідники в Австралії створили прототип, який аналізує 15 років погодних патернів для прогнозування масштабних лісових пожеж за 10 днів наперед easternmelburnian.com.au. Їхня модель машинного навчання враховує півгодинні метеодані (температура, швидкість вітру, вологість тощо) і правильно передбачила 11 із 15 значних пожеж у регіоні – це на 47% точніше за традиційні методи easternmelburnian.com.au. Такі ранні попередження дають пожежникам та громадам цінний час для підготовки чи евакуації. Пожежні служби вже використовують такі системи, як Australian Fire Danger Rating чи Canadian Forest Fire Weather Index, а ШІ робить ці рейтинги ще точнішими, виявляючи тонкі попереджувальні ознаки займань.
• Супутникові знімки та моніторинг посухи: Аналіз супутникових даних на базі ШІ може картографувати “гарячі точки” вразливості на величезних територіях. Пересушена рослинність, хвилі спеки і частота блискавок є тривожними провісниками виникнення пожеж. Моделі машинного навчання обробляють геопросторові зображення для позначення ділянок із виключно сухими біомасами або стресованою рослинністю. Експерти зазначають, що поєднання супутникових даних і даних метеостанцій дозволяє створювати карти в реальному часі, які показують найбільш уразливі до пожеж ділянки, що дає змогу “направляти ресурси заздалегідь у ці зони підвищеного ризику” ibm.com. Наприклад, в Іспанії у 2022 році сильні посухи призвели до потроєння кількості пожеж, знищивши понад 310 000 гектарів agforest.ai. У відповідь європейські та світові агентства використовують ШІ для обробки супутникових знімків і точного вказування нових небезпечних зон ще до появи вогню agforest.ai. Візуальні системи на базі ШІ сканують ранні ознаки, такі як колірні зміни у рослинності або навіть “невидимі” маркери (наприклад, низький вологісний індекс), що історично передували займанням.
• Історичні дані та пошук закономірностей: Лісові пожежі зазвичай повторюють сезонні й антропогенні патерни – сухі періоди, цикли спалювання на полях або неодноразові займання у певних місцях. ШІ може аналізувати десятки років історичних інцидентів, кліматичних записів і змін у землекористуванні, щоб роздивитися зв’язки, невидимі для людини. Прогностичні моделі на основі історичних даних визначають ділянки з найвищою ймовірністю займання, корелюючи минулі пожежі з екологічними умовами agforest.ai. Наприклад, ШІ може “навчитися”, що в певному регіоні сплески пожеж трапляються після кількох днів низької вологості, сильного вітру та історії багаття. Озброєні цими знаннями, чиновники можуть видавати точкові попередження або навіть завчасно відправляти пожежні бригади, коли ці умови знову повторяться. У Бразилії платформа ШІ PrevisIA (розроблена Інститутом народів і навколишнього середовища Амазонії за підтримки Microsoft) поєднує прогнози погоди, зміни в землекористуванні та дані про минулі займання для створення щоденних карт ризику пожеж news.mongabay.com. Ці карти дають змогу владі спрямовувати патрулі і превентивні дії саме у найзагрозливіші ділянки амазонських тропічних лісів, потенційно не допускаючи експансії підпалів людиною до масштабних катастроф.
• Симуляція сценаріїв поширення займання: ШІ також використовують для моделювання того, як може поширюватися потенційна пожежа – це полегшує планування заходів зі зменшення ризиків. Моделюючи різні сценарії “а якщо” (змінюючи вітер, рельєф, вологість джерела пального), моделі прогнозування на основі ШІ можуть виявити громади або критичну інфраструктуру, що опиняться на шляху полум’я agforest.ai. Це допомагає екстреним службам зміцнювати саме ці уразливі локації. Наприклад, Spark – інструмент австралійського наукового агентства CSIRO – використовує дані про біомаси, топографію та погоду для прогнозування швидкості й напрямку поширення пожеж по австралійських ландшафтах csiro.au. Подібно в Каліфорнії дослідники USC навчили ШІ-модель (генеративну мережу з умовними протиставленнями) на даних про пожежі, щоб передбачати, як зайняття поширюватимуться за конкретних погодних і біомасових умов ibm.com. Такі AI-симуляції дозволяють пожежним віртуально “відпрацьовувати” стратегії реагування та оптимізувати розташування мінералізованих смуг або попередньо розміщати ресурси для максимальної ефективності.

Завдяки точнішому й більш ранньому прогнозуванню ризиків лісових пожеж ШІ дозволяє переходити до проактивного гасіння. Замість того, щоб чекати тривожних викликів, служби можуть вчасно займати позиції при несприятливих прогнозах – забезпечуючи наявність авіації з водою у небезпечні дні чи тимчасово закриваючи зони відпочинку для уникнення займання з вини людини. Коротко – розумніші прогнози купують дорогоцінний час, щоб не дати невеликій іскрі перетворитися на мегапожежу.

ШІ для виявлення лісових пожеж у реальному часі

Навіть за найкращої профілактики не всі пожежі можна запобігти – тому миттєве виявлення нових займань критично важливе для мінімізації шкоди. Тут надлюдська швидкість та розпізнавання шаблонів ШІ можуть набагато перевершити традиційні методи (як-то вишки спостереження чи повідомлення від громадян). Від “розумних” камер у лісах до супутників, що оглядають віддалені гори, системи виявлення на базі ШІ значно скорочують час від виникнення до прибуття рятувальників. “Час виявлення залишається одним із ключових важелів для покращення боротьби з лісовими пожежами… Поки ми не дізналися про займання, ми нічого не можемо зробити,” — зазначає д-р Фалько Кестер з UC San Diego asce.org asce.org. Сучасні технології виявлення на основі ШІ дозволяють не залишати надовго пожежі “невідомими”. Серед основних підходів:

• Автоматизовані мережі камер (Комп’ютерний зір): Високоякісні камери, встановлені на вежах або будівлях, можуть постійно стежити за першими натяками на дим на горизонті. Програмне забезпечення зі штучним інтелектом аналізує відеопотоки в реальному часі цілодобово, відрізняючи хмари чи туман і ідентифікуючи димові стовпи, які свідчать про виникнення пожежі. Це концепція, яка лежить в основі таких систем, як ALERTCalifornia — загальнодержавної програми, що має понад 1 100 панорамних камер із функцією нахилу та масштабування у вогненебезпечних регіонах Каліфорнії asce.org asce.org. Камери транслюють біля 3 гігапікселів за секунду зображень — надто багато для людей-операторів — тож саме ШІ бере на себе основну роботу, фіксуючи лише ті кадри, де відбувається щось аномальне (наприклад, слабкий стовп диму) asce.org. Щойно ШІ виявляє потенційну пожежу, він сповіщає аналітика або диспетчера. “ШІ бере тисячу потоків та зводить їх до кількох із важливою інформацією,” пояснює доктор Кюстер, тобто одна людина може контролювати величезну територію, а роль її очей виконуватиме ШІ asce.org. Такі компанії, як Pano AI, вже комерціалізували подібні системи: ультра-HD 360° камери на вежах, підключені до платформи штучного інтелекту Pano Rapid Detect asce.org. Система Pano поєднує відеопотоки власних камер, супутників і навіть старих камер спостереження, використовуючи комп’ютерний зір для швидшого виявлення пожеж, ніж це вдається людським спостерігачам. У одному випадку в штаті Вашингтон у 2023 році камера зі ШІ сповістила пожежників за лічені хвилини після займання, що дозволило бригадам прибути на 20–30 хвилин раніше, ніж вони дізналися б про пожежу через виклик 911 asce.org asce.org. Завдяки цьому вогонь (пожежа Jackson Road) вдалося стримати на рівні лише 23 акрів без жертв і втрат осель asce.org. Ранні виявлення за допомогою комп’ютерного зору із ШІ справді рятують ситуацію — як відзначив один експерт, “найуспішніші історії — це ті пожежі, про які ви ніколи не чули”, бо їх гасили, коли вони ще були малими asce.org.
• Супутниковий моніторинг пожеж (Тепловізія з космосу): Супутники вже давно використовуються для виявлення великих лісових пожеж через інфрачервоні сенсори (наприклад, інструменти MODIS і VIIRS NASA виявляють гарячі точки та дим із орбіти). Однак історично супутникові дані мали недоліки: оновлення зображень лише кілька разів на добу й грубіша роздільна здатність (один піксель міг покривати сотні метрів) blog.google ibm.com. Зараз на допомогу приходить ШІ. Завдяки розпізнаванню зображень на частіших супутникових потоках і навіть завдяки управлінню створенням нових супутників, ШІ забезпечує майже реальне часове, точкове виявлення пожеж із космосу. Значним проривом у цій сфері стала ініціатива FireSat — заплановане угрупування супутників для виявлення лісових пожеж із підтримкою ШІ, започатковане Google Research і некомерційною Earth Fire Alliance. Спеціальні супутники FireSat матимуть сучасні інфрачервоні сенсори й використовуватимуть бортовий ШІ, щоб порівнювати кожен 5 x 5 метрів ділянки Землі з нещодавніми зображеннями blog.google blog.google. Це дозволяє їм виявляти малі нові пожежі (розміром із класну кімнату), які сучасні супутники могли би виявити лише тоді, коли ті виросли у 100 разів asce.org asce.org. Мета полягає в тому, щоб оновлювати зображення кожної точки планети кожні 20 хвилин і сповіщати органи про будь-яку нову пожежу протягом хвилин після займання blog.google asce.org. Перший супутник FireSat вже стартував у 2025 році, а десятки інших з’являться на орбіті найближчими роками blog.google. Алгоритми ШІ на борту розрізняють справжні ознаки пожежі від хибних тривог, як-от розжарені сонцем камені чи факели нафтопереробних заводів. Схоже стартап OroraTech вже почав розгортати флот наносупутників із тепловими камерами та ШІ, щоб забезпечити найраніше виявлення гарячих точок у світі завдяки крос-аналізу мультиспектральних зображень eoportal.org. Із розширенням цих угрупувань на базі ШІ навіть найвіддаленіші блискавкою спричинені пожежі в горах чи лісах отримають “охоронне око на небі”, що буде на варті й готове підняти тривогу.
• Дрони та повітряна розвідка: Окрім стаціонарних систем, ШІ поєднує зусилля з безпілотними літальними апаратами (БПЛА) у розшуку пожеж. Дрони, оснащені тепловими сенсорами й програмами комп’ютерного зору, можуть патрулювати ліси, особливо під час екстремальної пожежної погоди або після гроз. Вони швидко оглядають великі ділянки та можуть зависати для підтвердження знаходження диму, надаючи пожежним менеджерам відео в реальному часі. У Німеччині, наприклад, одна технічна компанія продемонструвала дронову систему з ШІ, яка виявляє та визначає координати лісових пожеж із повітря, щоб доповнювати наземні датчики у важкодоступних місцях youtube.com. Дрони можуть літати і вночі, коли люди-спостерігачі безсилі. У бразильському Амазонії влада тестує навіть автономні пожежогасильні дрони — БПЛА, які не лише виявляють початкові пожежі, а й можуть нести вантажі пожежогасильних засобів, щоб загасити полум’я на ранній стадії news.mongabay.com. Хоча це поки експериментальна ідея, концепція “першого рятівника-ШІ” вже на горизонті. Щойно сенсор або супутник виявляє гарячу точку, дрон може бути спрямований автоматично для підтвердження й навіть для початку гасіння до прибуття наземних бригад news.mongabay.com.
• Мережі IoT-сенсорів (електронні “носи” в лісі): Одним із новаторських способів надраннього виявлення є розміщення розподілених сенсорів на лісовій підстилці, які буквально відчувають чи нюхають початок пожежі. Ці пристрої — частина “Інтернету речей” (IoT) — можуть вимірювати концентрації газів, як-от чадний газ, раптові стрибки температури або зміни тиску, пов’язані із займанням вогню. Компанії як Dryad Networks створили сонячні, підкріплені ШІ сенсорні вузли, які кріпляться до дерев і формують бездротову mesh-мережу в глибині лісу. Сенсори Dryad безперервно моніторять мікроклімат; якщо біля них виникає пожежа (навіть тліючий жар), зміни у складі газу чи нагріванні запускають тривогу, яку мережею LoRaWAN (дальній, низькопотужний радіосигнал) передають до органів влади lightreading.com. Оскільки сенсори розташовані під кроною лісу, вони можуть виявити пожежу протягом хвилин від займання, задовго до того, як дим стане видимим над деревами lightreading.com. А це радикально скорочує вікно виявлення — як зазначає CEO Dryad, супутники, дрони й камери часто залишають “занадто багато часу між займанням і виявленням”, тоді як густа сітка сенсорів може зафіксувати пожежу ще на стадії іскри lightreading.com. Останні пілотні впровадження це підтверджують: у 2023-му система Dryad успішно пройшла випробування та отримала контракти на інсталяцію 35 000 сенсорів у Туреччині та 10 000 у Франції для моніторингу лісів lightreading.com lightreading.com. Mesh-підхід дозволяє передавати тривоги навіть у віддалених лісах без стільникового покриття, а шлюзові пристрої можуть підключатися навіть через супутник за потреби. Алгоритми ШІ як на пристроях, так і в хмарі, відсіюють хибні спрацьовування (наприклад, відрізняючи хімічний слід пожежі від вихлопу вантажівки з дизелем). Подібні IoT-ініціативи з’являються по всьому світу, фактично створюючи “електронний детектор диму” для кожного гектара лісу. Завдяки підключенню цих розумних сенсорів до платформ сповіщення на основі ШІ, пожежники отримують рівень поінформованості, якого ще ніколи не було, — знаючи точно, де й коли виникає пожежа, часто ще до будь-яких дзвінків на 911.

Всі разом ці методи виявлення на базі ШІ змінюють рятувальні дії від реактивних до проактивних. Швидше виявлення дарує дорогоцінні хвилини чи години, а це може визначати, чи залишиться вогонь у межах 2 гектарів, чи перетвориться на 20 000 гектарів інферно. Як зазначив один посадовець, ранні сповіщення дозволяють службам переходити від оборонної стратегії (захисту житла на межі пожежі) до наступальної тактики, атакуючи вогонь “поки він ще не став неконтрольованим” asce.org. На практиці це означає, що сповіщення на основі ШІ можуть викликати швидке залучення літаків із водою, гелікоптерів і наземних бригад, щоб приборкати вогонь, поки він ще керований. У багатьох випадках пожежі фіксують настільки швидко, що їх гасять рятувальники або навіть дощ, і про такі події навіть не дізнається громадськість. Хоча жодна технологія не може запобігти кожному загоранню, ШІ забезпечує, що коли воно все ж почнеться, ми дізнаємося про це миттєво і реагуємо з максимальною чіткістю.

ШІ у запобіганні та пом’якшенні наслідків лісових пожеж

Окрім прогнозування ризиків та виявлення полум’я, штучний інтелект також допомагає усунути першопричини та впровадити профілактичні заходи, які перешкоджають виникненню чи поширенню лісових пожеж. Профілактика в цьому контексті охоплює широкий спектр дій: від управління інфраструктурою, яка може спровокувати займання (наприклад, лінії електропередач), до оптимізації розгортання пожежних ресурсів та навіть використання ШІ для планування контрольованих випалів. По суті, ШІ використовується для того, щоб мінімізувати ймовірність виникнення пожежі та обмежити збитки, якщо вона все ж таки виникне. Ось основні сфери, де профілактика та пом’якшення наслідків за допомогою ШІ дають відчутний ефект:

• Моніторинг електромереж та прогнозне обслуговування: Лінії електропередач є сумнозвісним джерелом займання лісових пожеж – особливо в суху та вітряну погоду, коли іскра з пошкодженого дроту може спричинити пожежу. Сьогодні для підвищення безпеки мережі використовують ШІ, який виявляє несправності ще до того, як вони призведуть до пожежі. Один із найсучасніших прикладів – HiZ Protect від Eaton, технологія на основі ШІ, створена для виявлення несправностей з високим імпедансом на лініях електропередач tdworld.com tdworld.com. Такі несправності виникають, коли кабель обривається або торкається рослинності й струм повільно тече, не спрацьовуючи традиційні вимикачі – у таких випадках може виникнути дуга та займання, якщо не вимкнути лінію оперативно tdworld.com. ШІ було навчено на великій бібліотеці сигнатур таких несправностей, зібраних під час симуляцій і лабораторних експериментів, де дослідники скидали дроти під струмом на різні поверхні (трава, пісок, асфальт) та різні види дерев tdworld.com tdworld.com. У результаті отримано модель машинного навчання, яка розпізнає тонкі електричні сигнали іскрячої або дугової лінії. В лабораторних випробуваннях ця система виявляла такі несправності з точністю понад 90% і може автоматично вимкнути струм за частки секунди, коли виявляє небезпеку tdworld.com. Це набагато швидше та точніше, ніж ручне керування мережею. У 2023–24 роках низка північноамериканських енергокомпаній розпочала пілотні проєкти з інсталяції HiZ Protect на своїх розподільчих лініях, при цьому алгоритм виконується на дешевих edge-пристроях на трансформаторах – навіть у віддалених районах без мережевого підключення tdworld.com. Перші результати багатообіцяючі: ШІ виявляє аномальні події й знеструмлює небезпечні ділянки. Подібно до цього, енергетики використовують ШІ разом із дронами та аналізом зображень для інспекції ліній та обладнання на предмет зношення (наприклад, пошкоджений ізолятор чи гілка дерева, що зависла занадто близько) elise-ai.eu micromain.com. Виявляючи ці ризики на етапі планового обслуговування, компанії можуть усунути проблеми ще до виникнення надзвичайних ситуацій. В підсумку, такі модернізації розподільчих мереж за допомогою ШІ націлені на те, щоб запобігти катастрофам на кшталт Camp Fire 2018 року в Каліфорнії, спричиненої обривом ЛЕП. Розумна мережа – це менше займання, особливо в періоди екстремальної погоди, коли енергетики не можуть патрулювати всі лінії без допомоги цифрових систем.
• Оптимізація розподілу ресурсів та оперативне реагування: Коли небезпека пожежі зростає, вирішити, де розмістити пожежників, техніку або авіацію, – питання життя й смерті. Традиційно такі рішення ґрунтувалися на досвіді та статичних картах ризиків. ШІ підвищує ефективність цього процесу завдяки прогностичній аналітиці та системам підтримки прийняття рішень. Якщо модель ШІ “знає”, що певні ділянки мають екстремальний ризик в конкретний день (згідно з лісовими прогнозами чи даними з датчиків у реальному часі), вона може рекомендувати заздалегідь розмістити людей і техніку у цих зонах для блискавичної відповіді ibm.com. Як пояснює професор Суратік Мукхопадхяй, карта ризиків на основі даних дозволяє “заздалегідь скеровувати невикористані ресурси” навіть до того, як розпочнеться пожежа ibm.com. Деякі пожежні служби вже використовують спеціальні панелі, що щодня зчитують прогнози ризику від ШІ й виводять динамічні плани дій – наприклад, рекомендують розмістити гелікоптер у дуже сухій долині, чи скерувати добровольців патрулювати певний парк у день, коли очікується блискавка. Крім того, під час інциденту ШІ допомагає диспетчерам моделюючи поширення пожежі в реальному часі й радить, куди спрямувати сили. Сучасні моделі (включно з удосконаленими ШІ-версіями американських моделей поширення вогню) враховують актуальні метеоумови та рельєф для прорахунку, як розвиватиметься пожежа погодинно ibm.com. Якщо модель показує, що полум’я досягне міста за 3 години, командири зосереджують сили для рятування споруд саме там. Якщо ж дані із супутника вкажуть, що на одному з напрямків фронту вогню температура знижується, туди можна перекинути сили. Таким чином, ШІ слугує стратегом, що підказує, як максимально ефективно розподіляти обмежені ресурси. Подібну стратегію прогнозного розгортання було застосовано в Австралії, де система ризику на базі ШІ дозволила заздалегідь підготувати регіон перед великомасштабними пожежами, що сприяло їхньому швидшому стримуванню easternmelburnian.com.au easternmelburnian.com.au. Оптимізуючи розміщення та пріоритезацію сил, ШІ допомагає зупиняти пожежі на ранньому етапі, не даючи їм перетворитися на неконтрольовані мегапожежі.
• Профілактичне озеленення і керування горючими матеріалами: Ще одна профілактична функція ШІ – визначення ділянок, де керування рослинністю (розчищення чагарників чи проведення контрольованих випалів) найбільше зменшить пожежну небезпеку. Завдяки картам ризику й симуляцій, створених ШІ, лісівники можуть знаходити “гарячі точки”, де накопичилося занадто багато горючої рослинності й у випадку займання це може призвести до катастрофи. Аналіз супутникових та LiDAR-даних за допомогою ШІ, наприклад, дозволяє виявити масиви із великою кількістю сухих дерев (наприклад, після нашестя жуків) чи густі зарості підліску поблизу населених пунктів. Ці дані допомагають цільово скорочувати горюче навантаження – відправляти бригади на обрізку дерев на певному хребті чи планувати контрольоване випалювання для безпечного знищення сухої трави у зоні підвищеного ризику. Більше того, ШІ вже допомагає і в розробці планів контрольованого випалювання. Дослідники з USC створюють системи ШІ, що допомагають пожежникам та носіям корінних знань розробляти такі плани, прогнозуючи, як поводитиметься запланована пожежа в різних умовах today.usc.edu today.usc.edu. Проведення контрольованих випалів вимагає делікатного балансу: потрібно видалити зайву рослинність, але не допустити втрати контролю чи надмірного забруднення повітря. ШІ може моделювати різні сценарії (варіюючи вітер, вологість тощо), підбираючи той, що максимально безпечний і водночас досягає екологічних цілей today.usc.edu. Це особливо важливо для Каліфорнії, яка нарощує темпи контрольованих випалів – згідно зі стратегією штату, до 2025 року планується випалювати 400 000 акрів щорічно як засіб профілактики мегапожеж today.usc.edu today.usc.edu. Об’єднуючи традиційні знання корінних народів про екологію вогню з аналітичними можливостями ШІ, влада може реінтегрувати вогонь як профілактичний інструмент. Наприклад, моделі ШІ дозволяють оцінювати, як культурні випали (маленькі, але часті пожежі, що практикуються корінними племенами) впливають на біорізноманіття та накопичення горючої маси, і доводять необхідність масштабування таких практик у сучасних стратегіях боротьби з лісовими пожежами today.usc.edu today.usc.edu. Коротко кажучи, ШІ дає відповідь на питання “де, коли й як краще застосовувати вогонь чи видаляти рослинність, щоб уникнути катастрофи в майбутньому?” – основа розумної профілактики лісових пожеж.
• Інформування населення та системи раннього попередження: Певні профілактичні заходи такі ж прості, як і вчасне попередження людей не здійснювати ризикові дії – наприклад, заборона розведення багать у дні екстремальної пожежної небезпеки чи заборона роботи з обладнанням. Прогнози, поліпшені за допомогою ШІ, лягають в основу систем раннього попередження, які сповіщають населення. Наприклад, у Південній Австралії додаток Alert SA може надсилати push-повідомлення, коли моделей ШІ передбачають сплеск небезпеки, фактично сповіщаючи: “Сьогодні – червоний прапор, будьте особливо обережними” einpresswire.com. У Бразилії уряд використовує ШІ-платформи для поширення попереджень про лісові пожежі в муніципалітетах Амазонії, навіть оголошуючи надзвичайний стан, коли моделі прогнозують екстремальні погодні умови news.mongabay.com news.mongabay.com. Такі попередження часто супроводжуються тимчасовими обмеженнями (закриття доріг, заборона спалювання стерні тощо), щоб уникнути людських займання. Крім того, ШІ допомагає у профілактичному керуванні енергомережами – визначає, коли доцільно застосувати Public Safety Power Shutoff (превентивне відключення електроенергії в зонах підвищеного ризику під час вітру, щоб уникнути іскріння) tdworld.com. Хоча це й створює певні незручності, завдяки ШІ такі рішення стають точнішими: вимикають лише ті лінії, які справді в зоні ризику, балансуючи безпеку і суспільні потреби.

Узагальнюючи, роль ШІ у запобіганні лісовим пожежам – це бути на крок попереду вогню. Захищаючи мережі, оптимізуючи логістику пожежогасіння, розумно керуючи рослинністю і вчасно попереджаючи населення, ШІ зменшує шанси для появи чи поширення пожеж. Це доповнення до дій із протидії зміні клімату і лісового менеджменту – поки ми боремося з глобальними причинами (потеплінням, шкідниками), ШІ дає практичні інструменти для втручання вже зараз, щоб іскра у лісі ніколи не зростала до смертельно небезпечної стихії.

Глобальні кейси: штучний інтелект проти лісових пожеж у дії

Рішення з використанням ШІ для боротьби з лісовими пожежами – це не лише теорія: їх впроваджують та випробовують у різних регіонах світу. Нижченаведені кейси висвітлюють, як різні країни та організації використовують можливості ШІ для вирішення специфічних проблем із пожежами:

Австралія: Після руйнівних пожеж “Темного літа” 2019–2020 років Австралія активно впроваджує технологічні інновації, щоб уникнути повторення катастрофи. Однією з ключових ініціатив є FireSat — супутникове угрупування на основі ШІ, яке підтримує Google та яке має значне австралійське представництво і фінансування. Коли FireSat стане повністю функціональним, він зможе надавати високоякісні інфрачервоні зображення кожні 20 хвилин і фіксувати пожежі від 25 м² (приблизно розмір шкільного класу), що суттєво перевищує можливості сучасних супутникових систем, яким потрібно фіксувати пожежі, що у 400 разів більші asce.org asce.org. Австралія також випробовує ШІ в мережах раннього виявлення: у 2024 році в Південній Австралії встановили першу в країні систему камер Pano AI у лісах регіону Грін-Траянгл. Вісім камер на баштах, оснащених ШІ, тепер охоплюють 130 000 га плантацій, і навіть під час запуску виявили 25 випадків пожеж (зокрема нічну підпалу), які були швидко локалізовані einpresswire.com. Тим часом австралійські науковці використовують ШІ для покращення прогнозування ризиків пожеж: як зазначено, дослідження в Саншайн-Кост показало, що машинне навчання може попереджати про масштабну пожежу за 10 днів, розпізнаючи небезпечні погодні шаблони easternmelburnian.com.au easternmelburnian.com.au. Ці досягнення разом із якісною просвітницькою роботою у громадах покликані зменшити наслідки подовження пожежного сезону в Австралії.

Сполучені Штати (Каліфорнія й інші штати): США стали центром впровадження ШІ для боротьби з пожежами, особливо у Каліфорнії, де спостерігаються значні загрози. Мережа ALERTCalifornia (очолювана Каліфорнійським університетом) — це приклад успіху: її 1100 камер із підтримкою ШІ зарекомендували себе, виявляючи пожежі раніше, ніж надходили дзвінки в 911, що дозволило швидко ліквідувати загоряння ще на площі до 10 акрів asce.org. Pano AI, компанія з Сан-Франциско, нині співпрацює з пожежними відомствами щонайменше 10 штатів США та енергетичними компаніями для моніторингу лісових пожеж asce.org asce.org. У штаті Орегон система Pano попередила енергокомпанію (Portland General Electric) про загоряння біля їхніх ліній, що дозволило вчасно відімкнути електрику, допомогти пожежникам і запобігти потенційній катастрофі asce.org asce.org. Дослідницькі інститути також активно залучені: лабораторія WIFIRE (Університет Каліфорнії в Сан-Дієго) першою використала ШІ для моделювання пожеж у реальному часі, а модель розповсюдження пожежі на базі ШІ від USC протестували на недавніх каліфорнійських пожежах для прогнозування їх еволюції ibm.com. Технологічні компанії також грають значну роль: окрім супутникового проекту Google, IBM спільно з NASA розробили геопросторову AI-модель, здатну аналізувати супутникові знімки для картографування згорілих територій та прогнозування умов, сприятливих для виникнення пожеж ibm.com. Ця модель, доступна у відкритому доступі на HuggingFace, відображає загальний тренд державно-приватного співробітництва. У сфері профілактики США також використовують ШІ: в штатах підвищеного ризику (Каліфорнія, Колорадо тощо) енергетичні компанії встановлюють системи, як-от HiZ Protect від Eaton, на лініях електропередач для автоматичного запобігання займання в результаті аварій tdworld.com tdworld.com. Від стартапів Силіконової Долини до федеральних відомств (NOAA та NASA розробляють AI для прогнозування пожежної погоди та навіть “цифрових двійників” для моделювання пожеж science.nasa.gov), США роблять ШІ ядром своєї стратегії боротьби з лісовими пожежами — і вже мають обнадійливі результати.

Бразилія та Амазонія: Бразилія має унікальну кризу з лісовими пожежами — багато займань в Амазонії навмисні (пов’язані з вирубками та аграрною діяльністю), але швидко виходять з-під контролю й ускладнюються сильною посухою. Тут ШІ допомагає як у виявленні, так і у реагуванні. Інститут охорони довкілля Бразилії (IBAMA) запустив програму Prevfogo, яка поєднує супутниковий моніторинг з AI-моделями прогнозування для відстеження пожеж в Амазонії в реальному часі news.mongabay.com. Окрім цього, некомерційна Imazon за підтримки “AI for Earth” від Microsoft розробила платформу PrevisIA, яка відстежує погоду, сухість рослинності й навіть соціально-економічні дані (наприклад, схеми захоплення земель) для прогнозування ризиків спалахів пожеж по Амазонії news.mongabay.com. Такі AI-карти допомагають урядовцям стратегічно спрямовувати пожежні бригади в критичні зони кожного сезону. Бразилія також тестує передові технології, як-от автономні дрони в штатах Акрі та Рондонія для виявлення й гасіння невеликих пожеж у важкодоступній частині тропіків news.mongabay.com. Гострота проблеми очевидна: у 2024 році у Бразилії сталося 237 000 пожеж і вигоріло 30,8 мільйонів гектарів — площа, що дорівнює Італії news.mongabay.com. Інструменти на базі ШІ вже допомогли оперативніше виявити тисячі таких займень. Наприклад, система ШІ, розроблена бразильськими вченими з використанням згорткових нейромереж (CNN), розпізнавала пожежі в Амазонії на супутникових знімках із 93% точністю, значно допомагаючи визначати незаконні підпали modernsciences.org. У сфері профілактики бразильська влада поєднує новітні технології з класикою — індейські протипожежні бригади, оснащені сучасним обладнанням, діють у найбільш уразливих резерваціях, керуючись AI-попередженнями про ризики news.mongabay.com news.mongabay.com. Поєднання багатовікового місцевого досвіду з технологіями XXI сторіччя дає Амазонії шанс приборкати пожежі до того, як тропічний ліс досягне незворотної межі.

Європа та Середземномор’я: У Європі спостерігається зростання кількості лісових пожеж у таких країнах, як Іспанія, Греція та Португалія. У відповідь ЄС та країни-члени впроваджують інструменти штучного інтелекту, часто запозичуючи інновації у світових партнерів. Іспанія після масштабних пожеж 2022 року досліджує супутникову AI-мапу ризиків (іспанська компанія Agrestic використовує ШІ для аналізу супутникових знімків з метою визначення зон сухої рослинності, що перебувають під загрозою) agforest.ai. Німеччина є домівкою для Dryad Networks, чиї IoT-датчики (як було описано раніше) впроваджуються в європейських лісах як сітка раннього попередження – включаючи нещодавній проєкт у Бранденбурзі, пожежонебезпечних лісах Німеччини, а також майбутні розгортання у Франції та Туреччині (45 000+ датчиків) lightreading.com lightreading.com. У Греції після руйнівних пожеж 2021 року органи влади почали тестувати камери відеоспостереження на базі ШІ й співпрацювати із супутниковими компаніями для швидшого виявлення пожеж. До ініціатив долучаються навіть телекомунікаційні компанії: наприклад, Beeline Kazakhstan (телеком у Центральній Азії) встановила AI-системи камер на базових станціях для нагляду за лісовими пожежами – таку модель можна масштабувати і для сільської Європи, де мобільні вежі поширені lightreading.com lightreading.com. Європейське космічне агентство (ESA) також започаткувало ініціативу PhiSat-2 — супутник із вбудованим AI для автономного виявлення пожеж з орбіти, що зменшує затримку оповіщення esa.int. Тим часом, Служба управління надзвичайними ситуаціями Copernicus ЄС інтегрує AI-інструменти для вдосконалення прогнозування пожежної небезпеки та картографування вигорілих територій. Ці заходи по всій Європі свідчать про усвідомлення того, що швидкість і масштаб штучного інтелекту є критично важливими, особливо в умовах, коли кліматичні зміни приносять середземноморські сезони пожеж до нових частин континенту.

У таблиці нижче підсумовано кілька визначних AI-ініціатив із боротьби з лісовими пожежами у світі та їхній вплив:

Ініціатива (Локація)	AI-підхід	Вплив / Статус
FireSat Constellation (Глобально) Очолює Google та партнери; пілот у Австралії	Супутники з AI та інфрачервоними сенсорами, здатні виявляти пожежі розміром ~5×5 м; глобальні знімки оновлюються кожні ~20 хв asce.org asce.org.	Перший супутник буде запущено у 2025; мета — забезпечити раннє виявлення по всьому світу та карту пожеж у реальному часі, надаючи дані для вдосконалення моделей поведінки вогню для науковців asce.org asce.org.
Pano AI Camera Network (США/Австралія) Стартап Pano AI у Каліфорнії; впровадження на заході США та в Green Triangle, Австралія	Камери на вежах + комп’ютерний зір (Pano Rapid Detect) аналізують 360° відео у реальному часі на предмет диму; об’єднання даних із супутників і сенсорів для верифікації asce.org.	Використовується пожежними службами у 10 штатах США, 5 штатах Австралії, 1 провінції Канади asce.org asce.org. У Вашингтоні (США) сповіщення Pano скоротило час реагування на 20–30 хв, за що вдалося втримати пожежу 2023 року на площі лише 23 акри asce.org. Зараз розширюється у пожежонебезпечних регіонах; співпраця з енергетиками для моніторингу інфраструктури asce.org asce.org.
Платформа PrevisIA (Бразилія) Розробка Imazon і Microsoft для Амазонії	Прогнозний аналіз поєднує супутникові дані (вирубки, шрами від пожеж), погодні прогнози й використання землі для створення щоденних карт ризику пожеж news.mongabay.com.	Інтегровано до програм захисту Амазонії в Бразилії. Забезпечує швидкі попередження про зони ризику для спрямування патрулів (зокрема для виявлення ймовірності незаконних підпалів). Частина більш широкої політики Бразилії (із залученням Amazon Fund) уникнення краю руйнування Амазонії шляхом використання технологій для нульової вирубки news.mongabay.com news.mongabay.com.
Сенсори Dryad Silvanet (Глобально) Dryad Networks (Німеччина), впровадження в ЄС, Азії, Африці	Мережева IoT-система в лісі: живлення від сонячних батарей, локальна AI-обробка для виявлення змін газів/температури при пожежі; LoRaWAN-сітка передає тривоги навіть за відсутності мобільного зв’язку lightreading.com.	Виявляли тестові пожежі менш ніж за 4 хв. Пілотні проєкти у Німеччині пройшли успішно; наступний етап — 35 000 сенсорів для Туреччини та 10 000 для Франції lightreading.com lightreading.com. Партнерство з Vodafone (Іспанія) та Telus (Канада) для підключення lightreading.com. Мета — надраннє виявлення у віддалених лісах (швидше за супутники й камери). Відзначено кліматичною нагородою Mobile World Congress 2025 lightreading.com lightreading.com.
AI-прогнозування лісових пожеж (Австралія) Дослідження Університету Західного Сіднея, Університету Кентербері тощо	Моделі машинного навчання для погоди, треновані на 15-річних метеоданих для передбачення днів із ймовірністю великих пожеж easternmelburnian.com.au easternmelburnian.com.au.	Покращене попередження про пожежі на ~47% у тестах порівняно з традиційними методами easternmelburnian.com.au. Може видавати попередження до 10 днів наперед щодо потенційних пожеж easternmelburnian.com.au. Далі — впровадження цього недорогого інструменту ML у різних регіонах Австралії для генералізації моделі easternmelburnian.com.au. Якщо буде прийнято національно, це дасть змогу підвищити точність національної системи оцінювання пожежної небезпеки завдяки даним AI.

(Таблиця: Приклади ініціатив по боротьбі з лісовими пожежами на основі штучного інтелекту і їхні результати у світі.)

Ці кейси демонструють, що ШІ вже змінює ситуацію — від виявлення підпалів у Південній Австралії до управління превенцією пожеж в Амазонії. Водночас, вони показують, що універсального рішення не існує; комплексна стратегія боротьби з лісовими пожежами буде комбінувати різні інструменти ШІ з урахуванням місцевих потреб, будь то супутники для величезних австралійських земель або наземні сенсори для щільних європейських лісів. Обнадійливо, що знання поширюються по всьому світу. Успіх в одній країні (наприклад, камера з ШІ в Каліфорнії чи PrevisIA в Бразилії) може бути адаптований і використаний в інших місцях, створюючи позитивний цикл інновацій у боротьбі з лісовими пожежами.

Ключові інструменти ШІ та гравці у боротьбі з лісовими пожежами

Як показано вище, безліч інструментів, компаній і організацій рухають вперед революцію ШІ у сфері боротьби з лісовими пожежами. У цьому розділі виділені деякі з ключових гравців і технологій, що знаходяться на передовій прогнозування й запобігання пожежам:

• Pano AI: Провідний стартап, що надає послуги з повного циклу виявлення лісових пожеж. Pano встановлює ультра-HD камери на вежах й використовує платформу штучного інтелекту для цілодобового моніторингу димових шлейфів. Вона інтегрує інші потоки даних (супутникові точкові спалахи, погодні умови) у свій Pano 360 інтерфейс для менеджерів надзвичайних ситуацій einpresswire.com einpresswire.com. Заснована у 2019 році у Сан-Франциско, Pano AI вже захищає території у Каліфорнії, Колорадо, Орегоні, Монтані та інших штатах, а також має впровадження в австралійських бушлендах asce.org asce.org. Сигнали тривоги, підтверджені людиною, допомогли місцевим пожежним реагувати швидше і впевненіше, зменшуючи кількість хибних викликів. Успіх Pano AI підкреслює, як приватні інновації закривають прогалини в державному моніторингу пожеж.
• ALERTCalifornia (Університет Каліфорнії, Сан-Дієго): Велика ініціатива на перетині науковців та уряду, що виникла на основі попередньої системи “AlertWildfire”. Вона управляє масштабною мережею камер із підтримкою ШІ по всій Каліфорнії, яка транслює величезні обсяги зображень, а ШІ відбирає потенційні пожежі asce.org. При виявленні диму система повідомляє екстрені служби, які можуть віддалено керувати камерами для наближення asce.org asce.org. ALERTCalifornia визнано надзвичайно ефективною для раннього виявлення пожеж і є неоціненним інструментом для CalFire та муніципалітетів. Програма також є випробувальним полігоном для нових моделей ШІ та розширюється для моніторингу інших загроз (повені, урагани), використовуючи створену інфраструктуру asce.org asce.org.
• OroraTech: Стартап NewSpace із Мюнхена, Німеччина, сконцентрований на моніторингу лісових пожеж з космосу. OroraTech у 2022 році запустив перший у світі приватний cubesat, присвячений виключно виявленню пожеж, а зараз на орбіті вже декілька таких супутників eoportal.org. Кожен малий супутник має термоінфрачервоні сенсори, а ШІ OroraTech аналізує дані, відрізняючи справжні лісові пожежі від промислового тепла чи вулканічної активності. Платформа компанії надає передплатникам живі сповіщення про пожежі та інструменти моніторингу. OroraTech має на меті створити сузір’я десятків міні-супутників для досягнення глобального покриття із частими пролітами, доповнюючи більші програми на зразок FireSat. Їх робота акцентує на ролі гнучких стартапів у розвитку супутникових спостережень для реагування на стихійні лиха.
• Dryad Networks: Як згадувалося раніше, Dryad — німецька IoT-компанія, яка називає себе “провайдером цифрового лісу”. Вона розробляє систему сенсорів Silvanet для виявлення пожеж — комбінація газових сенсорів, сонячних точок-комунікаторів та хмарних аналітик. Інновація Dryad — не лише у “залізі”, а й у застосуванні ШІ для інтерпретації сигналів (відрізняючи справжню пожежу від хибної тривоги) та організації “розумної” мережі для передачі сигналу з глибини лісу. Партнерства з телеком-операторами (Vodafone, Telus) і супутниковими фірмами дозволяють Dryad розгортати IoT-покриття у важкодоступних місцях lightreading.com lightreading.com. Dryad вже має суттєві впровадження в Європі, Азії, планує вихід і до Північної Америки. Генеральний директор (у минулому телекому-інженер) особливо наголошує: боротьба з лісовими пожежами вкрай важлива для клімату, але економічної вигоди тут мало lightreading.com lightreading.com. Dryad сподівається змінити цю ситуацію за допомогою технологій, що рятують і дерева, і вуглецеві запаси.
• NASA & IBM (Геопросторовий ШІ): Потужне партнерство у сфері досліджень. У 2023 році лабораторія ШІ IBM і NASA презентували основну геопросторову модель — штучний інтелект, навчений на петабайтах супутникових зображень і дистанційних даних, зокрема і пожежних ibm.com. Ця модель дозволяє мапувати опікові шрами, прогнозувати ймовірність пожежі за довкіллям, робить кліматичні та погодні AI-моделі доступними для розробників ibm.com. Це була одна з перших великих AI-моделей для Earth science з відкритим доступом (розміщується на Hugging Face). IBM також має досвід через підрозділ The Weather Company, який використовує ШІ для покращення прогнозів погоди. NASA, у свою чергу, впроваджує ШІ в багатьох проєктах: наприклад, машинне навчання для FIRMS зменшує кількість хибних виявлень, а проєкт “Wildfire Digital Twin” імітує перебіг пожеж у реальному часі для підтримки рішень science.nasa.gov. Разом NASA та IBM — гарний приклад, як державні дані і приватна ШІ-експертиза об’єднуються для протидії катастрофам.
• Google та Alphabet: Google інвестує у ШІ для кліматичної стійкості, причому лісові пожежі — в пріоритеті. Окрім великої програми FireSat, Google інтегрував сповіщення про пожежі на основі ШІ у свої картографічні продукти. З 2020 року в Google Maps доступні карти меж пожеж на основі ШІ, де система на основі супутникових знімків майже в реальному часі окреслює межі активних пожеж blog.google. Ця функція, вже доступна у понад 20 країнах, допомагає людям орієнтуватися щодо небезпечних зон та евакуаційних меж під час пожеж. Google.org (добросинний підрозділ) профінансував проєкти, пов’язані з пожежами на суму $13 млн blog.google. Ще один підрозділ Alphabet — X (ex-Google X) — нібито досліджував дронові системи виявлення пожеж. Окрім цього, Google Cloud (хмарні сервіси та ШІ) використовують як стартапи, так і державні органи для власних рішень щодо пожеж — наприклад, саме на Google Cloud зберігалися великі погодні дані для ШІ-моделей пожеж. Отже, Google охоплює весь спектр — від супутників до мобільних застосунків.
• Microsoft (AI for Earth): Ініціатива Microsoft AI for Earth підтримала багато проєктів з лісовими пожежами по всьому світу. У Бразилії Microsoft співпрацювала у PrevisIA, надаючи Imazon хмарні обчислення та AI-інструменти news.mongabay.com. Хмарна платформа Azure і ШІ-сервіси Microsoft використовують Служба лісів США, канадські служби для моделювання пожеж. Дослідницький підрозділ компанії розробляв ШІ для прогнозування розсіювання диму, щоб покращити повідомлення про якість повітря під час пожеж. Інтегруючи модулі пожеж у свою Planetary Computer (хмарний масив екоданих), Microsoft дозволяє дослідникам навчати і запускати моделі для оцінки ризиків і наслідків пожеж. Компанія також пропонує open source Wildfire Analysis Toolbox на базі власних AI API. Головна роль Microsoft — підтримка та надання ресурсів — тобто забезпечення локальних експертів сучасними AI-технологіями для реалізації на місцях.
• Університетські дослідницькі лабораторії: Академічне середовище залишається підґрунтям інновацій. WIFIRE Lab (UC San Diego) розробила одну з перших інтегрованих платформ для даних з пожеж — із застосуванням AI для аналізу стрімів і підживлення передових симуляцій для пожежних. Інженерна школа Вітербі (USC) має AI-групу, яка розробляє інструменти для моделювання контрольованих підпалів і поширення пожеж за допомогою глибокого навчання today.usc.edu today.usc.edu. В Канаді Університет Альберти використовує ШІ для прогнозу ймовірності виникнення пожеж від блискавки у бореальних лісах. Австралійські університети (ANU, Мельбурнський університет) будують моделі на основі AI для прогнозування диму з пожеж для підтримки громадського здоров’я. Багато з академічних проєктів тісно співпрацюють з державними службами — наприклад, аспіранти тестують свої моделі разом із місцевими пожежними під час сезону пожеж. Така взаємодія гарантує, що теоретичні AI-досягнення швидко впроваджуються у практичні інструменти.
• Інші визначні гравці: В цій галузі з’являється багато стартапів та компаній. Insight Robotics (Гонконг) і Trilio (США) пропонують AI-камери, схожі на Pano. Valor Fire розробляє ШІ, що аналізує знімки та допомагає пріоритизувати, які домівки захищати під час пожежі (за рівнем вразливості). Technosylva (компанія-моделювальник пожеж) впроваджує ШІ для пришвидшення симуляцій, якими користується CalFire. NVidia (виробник GPU) демонструє, як їх обладнання й “інструментарій AI” пришвидшує навчання моделей для пожеж — вони навіть розповідали у блозі про стартапи на кшталт Green Valley (мобільні AI-камери на причепах для пожеж і контрольованих підпалів) blogs.nvidia.com. Також варто згадати exci (Австралія), чия AI-система навчена на понад 1 мільярді зображень, щоб розрізняти дим від імли exci.ai exci.ai. Оскільки лісові пожежі, на жаль, стають глобальною проблемою, можна очікувати подальшу появу нових компаній і AI-рішень у цій сфері.

Переваги використання ШІ у боротьбі з лісовими пожежами

Штучний інтелект стає справжнім проривом у сфері управління лісовими пожежами, пропонуючи низку вагомих переваг:

• Драматично швидше виявлення: Системи штучного інтелекту можуть цілодобово моніторити великі території та повідомляти владу про пожежу за лічені хвилини, тоді як повідомлення від людей часто приходять через години (особливо у віддалених регіонах). Ця швидкість рятує життя – лісова пожежа може збільшитися до катастрофічних розмірів за 30–60 хвилин після займання в екстремальних умовах asce.org. Зупиняючи пожежу ще на стадії іскри, штучний інтелект дає рятувальникам вирішальну фору. На практиці, завдяки ранньому виявленню із ШІ команди прибувають на місце на 20–30 хвилин раніше й локалізують пожежу поки вона ще мала asce.org. Як відзначає експерт, найбільші успіхи – це “пожежі, про які ви ніколи не чули”, оскільки їх загасили до того, як вони стали катастрофою asce.org. Кожна хвилина, скорочена на етапах виявлення та реагування, має значення, зменшуючи площу вигоряння та збитки.
• Проактивна профілактика й готовність: Прогнозна сила ШІ дає змогу перейти від реактивного до проактивного управління пожежами. Завдяки більш точному прогнозуванню ризиків, служби можуть розміщувати ресурси та надсилати попередження ще до початку пожежі ibm.com. Рятувальники можуть чергувати у зонах підвищеного ризику у критичні дні, щоб, у разі займання, допомога була поруч. Енергетичні компанії можуть заздалегідь вимикати електропостачання у вітряні “червоні” дні, щоб запобігти іскрі. Громади можуть відкласти заходи на кшталт багаття чи зварювальних робіт, якщо ШІ попереджає про надзвичайну пожежну небезпеку. Така завчасна підготовка може запобігти багатьом займанням, а у разі пожежі – забезпечити миттєве реагування.
• Масштаб і охоплення: Штучний інтелект не втомлюється і не відволікається. Він може одночасно переглядати тисячі відеопотоків із камер чи сканувати весь земний шар за допомогою супутників – такого масштабу люди не здатні досягти asce.org. Це означає, що раніше непомічені пожежі (у віддалених лісах або при масових спалахах від блискавки) майже не мають шансів залишитися поза увагою. ШІ фактично встановлює більше “очей” у лісі – від верхівок веж до низькоорбітальних супутників. Як результат, покриття стає повнішим: навіть незаселені і дикі території отримують майже таку ж увагу, як і населені. Це надзвичайно важливо, адже пожежа в ігнорованому лісі може вкрити міста димом чи знищити стратегічні водозабори.
• Прийняття рішень на основі даних: Управління лісовими пожежами – це складні рішення: куди спрямувати сили, коли евакуювати населені пункти, як організувати авіаудари водою. Системи ШІ надають аналітику для підтримки таких рішень. Вони можуть моделювати розташування пожежі через 6 годин або передбачати вплив зміни погоди, допомагаючи начальникам штабів планувати ефективно. Можна визначити пріоритетні громади для захисних заходів вже сьогодні (наприклад, прокосити смугу чи встановити зрошення), якщо їм найбільше загрожує пожежа завтра. Аналізуючи безліч параметрів (запаси пального матеріалу, рельєф, вітри), ШІ забезпечує керівників повнішою ситуаційною обізнаністю та ймовірнісними сценаріями для різних дій. Це веде до ефективнішої боротьби з вогнем – максимальна користь від кожної краплі води та зусиль рятувальників.
• Зменшення хибних тривог: Неочікувано, ШІ допомагає скоротити нецільові виїзди, відсіюючи хибні спрацьовування, що супроводжують традиційне виявлення. Багато дзвінків 911 про “дим” насправді сигналізують про пил чи туман. Комп’ютерний зір здатен розрізнити це, подаючи тривогу лише на справжній дим та навіть перевіряючи інші сенсори. В сенсорних мережах ШІ може вчитись відрізняти типові флуктуації (наприклад, денної зміни температури), тож не створює “вовчу тривогу”. Як наслідок, пожежники їдуть на реальні пожежі, а не реагують на кожну хмару. Це підтримує довіру до системи й не витрачає ресурси марно. Як зазначає Соня Кастнер, CEO компанії Pano AI, “Технології на зразок Pano для раннього виявлення” дозволяють нам ефективно боротися з вогняною кризою не чекаючи вирішення проблеми зміни клімату asce.org, перш за все завдяки тому, що вони надійно виявляють реальні загрози та запускають оперативне реагування там, де це необхідно.
• Безпека рятувальників і жителів: Завдяки прогнозуванню екстремальної поведінки пожеж, ШІ може попередити, коли ситуація стає небезпечною. Наприклад, якщо моделі показують, що полум’я перекриє дорогу через 2 години – екіпажі можна встигнути відвести. Або коли є ризик об’єднання кількох пожеж у надзвичайно великий осередок – AI порекомендує евакуацію ширшої зони заздалегідь. Подібне прогнозування зберігає життя рятувальників і місцевих мешканців. Також автоматизація означає, що менше людей потрібно відправляти в пожежні вишки чи на ризиковану розвідку – ці завдання бере на себе ШІ, скорочуючи людську експозицію до небезпеки. Навіть просте аварійне відключення електроенергії за допомогою ШІ (а не вручну) зменшує ризик для рятувальників, що працюють поблизу дротів під напругою. Підсумовуючи, штучний інтелект розширює межі безпеки, передбачаючи небезпеки, які люди могли б помітити надто пізно.

Узагалі, переваги ШІ можна звести до швидкості, масштабу та інтелекту: швидше виявлення, ширша зона моніторингу та розумніший розподіл пожежних ресурсів. Це виливається у менші площі вигоряння, менше катастрофічних мега-пожеж і зрештою – врятовані життя, будинки й ліси. По мірі того, як зміна клімату посилює пожежну небезпеку, ці переваги стають не просто корисними, а необхідними.

Виклики та обмеження використання ШІ у боротьбі з лісовими пожежами

Хоч ШІ надає потужні інструменти, це не “срібна куля”. Існують суттєві виклики й обмеження застосування ШІ в боротьбі з пожежами, які треба визнати й вирішувати:

• Якість і доступність даних: Моделі ШІ настільки якісні, наскільки якісні дані для навчання. Датасети з лісових пожеж — особливо рідкісних моментів займання чи детальної динаміки розповсюдження вогню — можуть бути обмеженими й важкодоступними. На відміну від розпізнавання облич (мільйони навчальних зображень), датасети для виявлення пожеж рідкісні через непередбачуваність і нечастоту реальних інцидентів exci.ai. Складно скласти повну збірку фото стартових димових стовпів чи фіксувати динаміку пожежі в різних умовах. Такий дефіцит може зменшувати точність виявлення або призводити до переорієнтації моделей на “знайомі” регіони, погіршуючи роботу в зонах із нестачею даних. Зараз використовуються методи збільшення даних і синтетичної генерації даних exci.ai, але отримання якісних, репрезентативних датасетів (зокрема нічна зйомка, різні типи лісу тощо) досі залишається викликом. Додатково реальні дані з різних джерел (супутники, сенсори, метеостанції) потрібно інтегрувати, і будь-які затримки чи “прогалини” понижують ефективність ШІ.
• Універсальність для різних територій: Модель, навчена на пожежах в каліфорнійських чапаралях, може не підійти для, наприклад, сибірського торфовища чи середземноморських чагарників. Локальні фактори – тип дерева, погодні умови, рельєф – дуже відрізняються, і ШІ може не “адаптуватися”. Як вказують дослідники, одне з найбільших обмежень — відсутність моделей, придатних для різних ландшафтів світу fireecology.springeropen.com. Наприклад, ШІ може прийняти цілком безпечний польовий дим Індії за пожежу чи не розпізнати трав’яну пожежу в Австралії, якщо вона виглядає не так, як знайома йому лісова. Тому моделі часто потребують регіонального перенавчання або калібрування. Створення “гнучкого” ШІ, здатного адаптуватись до середовища (або ж спеціалізованих моделей під конкретний регіон) — активний напрямок досліджень. Поки цього не досягнуто, ефективність може бути нерівномірною – чудовою там, де багато даних, і низькою у нових географіях.
• Хибні спрацьовування (“фальшиві позитиви/негативи”): ШІ, хоч і зменшує деякі хибні тривоги, сам теж може помилятись, видаючи помилки у два боки: хибні позитиви (зайва тривога) та хибні негативи (упущені реальні пожежі). Наприклад, відрізнити дим від пожежі від схожого туману, промислового диму чи пилу – складно; ранні камери на ШІ “спрацьовували” на туман чи пилові вихори. Моделям потрібне масштабне навчання на нюансах (диму, що здіймається стовпом; туману – прилеглого до низини тощо) exci.ai exci.ai. Ба більше, незвичне освітлення чи ракурс камери можуть “збити” систему. З іншого боку, пожежу, що частково закрита – наприклад, схилом – камера/супутник просто не побачить, а людина за контекстом би запідозрила лихо. Особливо небезпечні хибні негативи, якщо користувачі цілковито довіряють “розумному” рішенню. Вирішується це постійним донавчанням та підходом “human-in-the-loop” — наприклад, сигнал від Pano AI додатково переглядає людина-аналітик перед відправкою екіпажу einpresswire.com. Баланс між автоматизацією та людським наглядом складний: надто багато хибних спрацьовувань – люди ігнорують ШІ; надмірна обережність – втрачається перевага швидкості.
• Технічна інфраструктура й вартість: Масове розгортання ШІ — це непроста задача. Камери треба живити і підключати до мережі; сенсори потребують обслуговування і батарей; супутники — запуску і сервісу. Чимало сільських чи слаборозвинених регіонів, схильних до пожеж, не мають інфраструктури (надійне електро- і інтернет-сполучення) для повноцінної роботи ШІ. Навіть у заможних країнах монтаж сотень камер або тисяч IoT-сенсорів – масштабний і дорогий проєкт. Є й проблеми зв’язку у віддалених лісах — як відзначає CEO Pano, у лісі не гарантовано знайдеш Wi-Fi чи 5G, тому потрібні рішення на низьких швидкостях, типу LoRaWAN ibm.com ibm.com. Хоч вартість техніки падає (дешевші камери, хмара), фінансові обмеження можуть стримувати впровадження, особливо у дрібних службах чи країнах із дефіцитом ресурсів. Може знадобитись креативне фінансування чи державна підтримка, аби ШІ охопив усі ризикові території, а не лише багаті громади.
• Інтеграція з існуючими системами: У пожежних служб уже є звичні протоколи й інструменти; інтеграція “розумних” рішень може викликати спротив або технічні складнощі. Наприклад, якщо звичайна шкала небезпеки показує одне, а AI-карта ризику – інше, яку інформацію агентство візьме за основну? Потрібна адаптація/навчання персоналу для нових панелей чи пристроїв. Забезпечити безшовну інтеграцію сигналів ШІ із диспетчерськими системами, 911 і програмним забезпеченням для управління інцидентами — ще одне завдання. Стандарти взаємодії тільки формуються. Ще одна проблема – перевантаження інформацією: надто багато даних від ШІ (терабайти відео, безперервні оновлення ризику) можуть дезорієнтувати рятувальників. Без належної фільтрації і структурування AI-“шум” тільки завадить. Важливий ергономічний дизайн інтерфейсів та співпраця із користувачами (рятувальниками й аналітиками) — інакше ШІ стане тягарем, а не помічником.
• Надмірна довіра і недовіра: Це не технічне, а радше організаційне обмеження – занадто велика віра в ШІ може створити фальшиве відчуття захищеності (“AI все спіймає, нам не потрібен патруль чи пильність громади”). Якщо ж ШІ таки підведе, наслідки можуть бути катастрофічними і їх би уникли при традиційному контролі. З іншого боку, надмірна недовіра — теж проблема: хтось із керівників може ігнорувати поради ШІ або перевіряти їх вручну, особливо на старті впровадження. Головне — правильна довіра: користувач усвідомлює і сильні, і слабкі сторони. Наприклад, каліфорнійські рятувальники довіряють ШІ після багатьох справжніх успіхів, але обов’язково підтверджують тривогу візуально. Досягти балансу допомагає прозорість AI-розрахунків (рівень впевненості, обґрунтування) та поступове доведення на практиці. Це кадровий і менеджмент-виклик так само, як і технологічний.

Підсумовуючи, впровадження ШІ для боротьби з пожежами має подолати бар’єри, забезпечити надійність у різних умовах і вписатись у людські алгоритми прийняття рішень. Над цими проблемами працюють дослідники й практики по всьому світу. Багато вже частково вирішується – від багатонаціональних програм обміну даними для навчання, гібридних систем “ШІ+людина”, до державних інвестицій у технічну інфраструктуру сільських регіонів. Усвідомлення обмежень охолоджує “хайп” і формує реалістичні цілі: ШІ не ліквідує пожежі назавжди (і буде помилятися), але якісно покращить наші можливості протистояти цій загрозі при розумному застосуванні.

Етичні та екологічні міркування

Використання ШІ для управління лісовими пожежами порушує важливі етичні та екологічні питання, які зацікавленим сторонам необхідно враховувати:

• Приватність і спостереження: Багато систем виявлення лісових пожеж на основі ШІ покладаються на безперервне відеоспостереження за дикими територіями (а іноді й, опосередковано, сільськими громадами). Хоча метою є виявлення пожеж, ці камери можуть випадково фіксувати людей на приватній території чи записувати дії у віддалених місцях. Є етична межа між громадською безпекою та приватністю. Оператори таких систем повинні забезпечити, щоб ШІ та люди, які моніторять записи, зосереджувалися лише на даних, пов’язаних із пожежами, і не зловживали жодними записами. Сильна політика, шифрування даних і, можливо, навіть розмивання зображень, не пов’язаних із пожежами, можуть допомогти підтримати довіру. Загалом, камери для спостереження за лісовими пожежами спрямовані на ліси й не мають високої роздільної здатності для ідентифікації людей за милі – вони схожі на CCTV для лісів. Проте, із розширенням мережі “очей” на базі ШІ важливо залучати громади та прозоро інформувати, що й чому спостерігається. Хто має доступ до камер чи даних із сенсорів – також турбує; потрібні запобіжники, щоб дані не використовувалися для інших цілей (наприклад, щоб супутникові знімки пожеж не використали для стеження за іншою людською активністю). Балансування громадської безпеки й особистих прав на приватність – це постійна дискусія під час впровадження цих технологій.
• Справедливість і доступність: Лісові пожежі не відрізняють багатих від бідних громад – але розгортання технологій ШІ може, якщо бути не обачними. Передові системи можуть бути сконцентровані у фінансованих регіонах, залишаючи вразливі спільноти з меншими ресурсами під більшим ризиком. З етичної точки зору, раннє попередження про лісові пожежі повинно розглядатися як суспільне благо, що має розподілятися справедливо. Уряди та міжнародні організації можуть потребувати субсидувати чи надавати інструменти ШІ недостатньо забезпеченим пожежним бригадам – наприклад, у країнах, що розвиваються, чи сільській місцевості. В межах країни важливо включати та консультуватися з корінними й історично маргіналізованими спільнотами (які часто живуть на територіях, схильних до пожеж). У Амазонії, наприклад, залучення корінних бригад у ініціативи з ШІ має позитивний ефект – це поєднання місцевих знань із новими технологіями news.mongabay.com. Такий інклюзивний підхід враховує культурні практики (наприклад, традиційне випалювання) і не є технологічним “десантом”. Етичне впровадження означає роботу разом із громадами, а не просто розміщення сенсорів та супутників без їх участі.
• Прозорість і відповідальність: Алгоритми ШІ можуть бути складними “чорними скриньками”. Якщо модель ШІ прогнозує серйозний ризик пожежі, і влада вирішує евакуювати місто, громаді потрібно пояснити це рішення. Також, якщо ШІ не передбачив пожежу, яка завдала шкоди, хто несе відповідальність? Є етична вимога до прозорості рішень, прийнятих ШІ, які впливають на суспільну безпеку exci.ai. Це може означати надання зрозумілих пояснень – наприклад, сповіщення ШІ може супроводжуватися поясненням: “Високий ризик пожежі, оскільки вологість <10%, вітер >30 км/год, подібно до попередніх випадків пожеж.” Довіра до таких систем вимагає відкритості щодо їх можливостей та меж. Відомства мають мати чіткі протоколи – коли діяти за сигналом ШІ, а коли коригувати його людським рішенням. Щодо відповідальності, якщо система належить приватній компанії й не спрацювала, виникають юридичні та моральні питання – контракти і контроль мають чітко визначати зони відповідальності. Важливо, щоб ШІ сприймався як помічник експертів-людей, а не заміна їм, щоб відповідальність залишалася у тих, хто ухвалює рішення, а не у алгоритмів.
• Екологічний слід технології: Метою є захист природи від вогню, проте самі рішення на базі ШІ мають свій екологічний відбиток. Запуск тисяч IoT-сенсорів означає виробництво пристроїв (метали, батареї тощо) й залишення обладнання в природних ландшафтах. Запуск супутників має вуглецеву ціну, а робота дата-центрів для обчислень ШІ також споживає електроенергію (хоч дедалі більше – “зеленої”). Важливо дотримуватися сталих практик – використовувати сенсори на сонячній енергії (як багато хто вже робить), проектувати супутники з планом згоряння, щоб уникнути космічного сміття, і користуватися енергоефективними моделями ШІ. Добра новина – запобігання великим лісовим пожежам має колосальний позитивний екологічний ефект, уникаючи викидів вуглецю й знищення екосистем, що набагато перевищує “слід” від технологій. (Пожежі дають мільярди тонн CO₂, як зазначено, а технічні викиди – мікроскопічні порівняно lightreading.com.) Попри це, розробники зобов’язані мінімізувати негативні побічні ефекти – наприклад, гарантувати, що компоненти сенсорів не токсичні при залишенні у лісі, чи що дрони не будуть надто турбувати диких тварин під час польотів.
• Повага до корінних практик та знань: З етичного погляду, ШІ для управління лісовими пожежами має застосовуватися так, щоб доповнювати й шанувати вікові традиції управління землями. У Північній Америці та Австралії корінні народи виконують культурні випалювання вже тисячоліттями й їх знання про місцеві режими вогню – безцінні. Є ризик, що високотехнологічний підхід ігноруватиме ці практики чи ще гірше – використовуватиметься для примусової заборони вогню, суперечачи традиційному екологічному управлінню. Більш етичний шлях – як це роблять у Каліфорнії: використовувати ШІ для підтримки відновлення контрольованих підпалів, щоб сучасні технології підтверджували давню мудрість today.usc.edu today.usc.edu. Інклюзивність у плануванні означає залучення корінних і місцевих громад до розмови щодо розгортання ШІ на їхніх землях. Це запобігає конфліктам і забезпечує, що технологія посилює, а не порушує соціо-екологічний баланс.
• Зловживання і подвійне використання: Як і з будь-якою технологією, існує певна (хай і мала) ймовірність зловживання. Наприклад, чи зможе хтось зламати або обманути систему ШІ, спричинивши паніку фальшивими сповіщеннями? Або детальні дані про сухі зони можуть бути використані підпалювачем? Такі сценарії малоймовірні, але захиститися варто. На часі надійна кібербезпека для мереж ШІ з виявлення пожеж – уявіть атаку-вимагач на мережу камер у піковий сезон, що може осліпити рятувальників. Агентства мають мати плани дій (наприклад, резервне ручне спостереження) на випадок збою чи компрометації ШІ. Також, хоча ШІ для лісових пожеж майже завжди використовується з позитивною метою, пов’язані інструменти можуть мати подвійне призначення (напр., супутникове виявлення пожеж теоретично можна застосувати для військового спостереження). Зосередження на гуманітарному, екологічному використанні і, можливо, встановлення норм/угод щодо інструментів, може зменшити ці ризики.

На завершення, етичне використання ШІ у запобіганні лісовим пожежам потребує прозорості, справедливості, залучення громад і захисту прав. Екологічні міркування, хоч і другорядні щодо місії зупинити пожежі, не мають ігноруватися, щоб рішення самі по собі не завдавали шкоди. На щастя, багато фахівців у спільноті wildfire tech гостро усвідомлюють ці проблеми – на конференціях часто обговорюють приватність чи співпрацю з корінними народами. Пропрацьовуючи питання етики та сталості, ми можемо розгорнути ШІ у соціально відповідальний і прийнятний спосіб, підвищивши його ефективність.

Майбутні перспективи та інновації

Перетин ШІ й управління лісовими пожежами – це швидко розвиваючийся рубіж. Озираючись вперед, кілька захопливих перспектив і нових інновацій можуть ще більше змінити наші можливості для прогнозування, запобігання й боротьби з пожежами:

• Супутники нового покоління для виявлення пожеж: Запуск нових систем на кшталт FireSat – лише початок. У найближчі роки можна очікувати рої малих супутників, призначених для моніторингу лісових пожеж, можливо – десятки або сотні на орбіті. Це забезпечить безперервний, реальний моніторинг пожеж із космосу. Завдяки швидкому прогресу сенсорних технологій майбутні супутники зможуть виявляти не лише тепло й дим, а й інші ознаки (наприклад, зміни у водному балансі рослин через гіперспектральну зйомку), щоб прогнозувати пожежі за кілька днів або тижнів до займання за ознаками екстремальної посухи у рослинності. На супутниках також може з’явитися “на борту” (edge-computing) ШІ, тобто супутник сам вирішує в реальному часі, побачивши пожежу, й одразу надсилає сигнал, не чекаючи вивантаження всіх даних. Європейське космічне агентство, NASA, приватні компанії – всі планують додати ще більше “вогняних очей” на орбіту. Це може призвести до появи глобальної системи моніторингу лісових пожеж, настільки ж оперативної, як сучасні супутники погоди. Це буде критично важливо, оскільки зміни клімату збільшують кількість блискавок у віддалених регіонах – не залишиться жодного невидимого куточка землі.
• Пожежні роботи та дрони на базі ШІ: Ми вже говорили про дрони для виявлення; у майбутньому автономна боротьба з пожежами може стати реальністю. Дослідники розробляють дрони з ШІ, що можуть не лише знаходити, а й гасити пожежі – наприклад, доставляючи й точно скидаючи вогнегасні речовини чи воду на невеликі осередки полум’я у важкодоступній місцевості. Такі дрони, що працюють роєм, можуть подолати пожежу на її самому початку так, як це не вдається людям (уявіть півдюжини AI-дронів, які заливають віддалену маленьку пожежу від блискавки, ще до її поширення). На землі можуть з’явитись роботизовані пожежні машини: всюдиходи, здатні вирізати протипожежні смуги чи транспортувати шланги у небезпечні зони, керуючись ШІ за даними сенсорів. Деякі експериментальні моделі вже існують (наприклад, дрони, що здійснюють контрольоване випалювання для зменшення пального – виконуючи зустрічні підпали автономно). Забезпечуючи дистанціювання людей від найбільш небезпечних робіт, ці інновації зроблять гасіння пожеж безпечнішим і ефективнішим, особливо під час екстремальної поведінки вогню, коли пілот не може летіти через дим, а команда не ризикує заходити через спеку.
• Інтеграція генеративного ШІ та симуляцій: Науковці дедалі активніше використовують ШІ симуляції й технології “цифрового двійника” для моделювання пожеж у віртуальному середовищі. “Цифровий двійник лісової пожежі” буде за допомогою ШІ в реальному часі поглинати всі доступні дані (супутникові зображення, метеостанції, сенсорні дані) й створювати постійно оновлювану модель поточного стану та розвитку пожежі science.nasa.gov. Це можна поєднати з генеративними моделями ШІ, які програють тисячі гіпотетичних сценаріїв (зміни вітру, нові точки займання), щоб допомогти планувальникам підготуватися до будь-якого розвитку подій. Генеративний ШІ також допоможе створювати реалістичні моделі поведінки вогню для тренування – пожежники зможуть вчитись у VR-середовищах із штучно створеними сценаріями, що покращить якість рішень. Раніше генеративне моделювання використовувалось у підході cWGAN від USC для прогнозування поширення пожеж у Каліфорнії ibm.com; розширення на повноцінні 3D, змінні в часі симуляції – вже на горизонті. Кращі моделі поширення, які навчаються на кожній новій пожежі (МН коригує фізичні параметри), можуть призвести до майже ідеальних прогнозів зростання та поведінки пожежі, що дозволить надточні стратегії її стримування. Коротко кажучи, ШІ зможе впевнено відповідати на запитання типу: “Що станеться, якщо ми скинемо гасник тут або евакуюємо це місто?”, протестувавши це у віртуальному середовищі спочатку.
• Індивідуалізоване раннє попередження та поради: У майбутньому ШІ зможе надавати індивідуальні повідомлення про ризик лісових пожеж і рекомендації щодо безпеки. Наприклад, на смартфоні AI-система може попередити власника: “Ваш будинок в найближчі 48 годин у високому ризику через наближення пожежі – ось що потрібно зробити зараз (очистіть ринви, вмикніть полив о 16:00, підготуйте речі для евакуації…)”. Таке рішення поєднує локальне прогнозування поширення вогню з даними про нерухомість (можливо, із супутникових фото чи сенсорів smart home) і генерує персоналізований план дій. Уже існують системи масового сповіщення, але персоналізація значно підвищить їхню ефективність і знизить паніку. Також ШІ може допомагати у визначенні маршрутів евакуації, аналізуючи трафік у реальному часі та прогнозуючи, які дороги може перекрити вогонь, потім даючи пораду кожному району щодо найбезпечнішого виїзду. Фактично, “Waze для лісових пожеж” під керуванням ШІ здатен динамічно привести людей до безпеки. Деякі застосунки й прототипи вже досліджують ці можливості, а з поширенням IoT (смарт-домашні сенсори якості повітря тощо) ШІ навіть може автоматично створювати безпечніше середовище у будинку під час задимлення чи вмикати полив, коли поруч є вогонь.
• Планування адаптації до кліматичних змін: Дивлячись у майбутнє, ШІ буде ключовим інструментом під час пристосування до нових режимів пожеж. ШІ аналізує кліматичні моделі й прогнозує зміни мап ризику пожеж на 10, 20, 50 років вперед. Наприклад, машинне навчання може виявити, що якась арктична зона, що раніше не горіла, стане вразливою через висихання торфовищ – політики матимуть шанс підготувати ресурси для гасіння у регіоні, який раніше їх не потребував. ШІ також оптимізує стратегії відновлення або ведення господарства після пожежі. Після вогню рішення про висадку певних видів дерев чи перетворення ділянки у степ можуть ухвалюватися на основі AI-моделей, які враховують вуглець, екологію та майбутній пожежний ризик. Можливо, з’являться рекомендації щодо стратегічних “зелених протипожежних смуг” із вогнестійкої рослинності завдяки аналізу впливу різних рослин на поширення вогню. Крім того, ШІ допоможе створювати вогнестійкі матеріали та проекти для будівництва в пожежонебезпечних зонах, імітуючи вплив вогню на різні конструкції – це дозволить краще захищати громади як будівлями, так і гасінням пожеж.
• Масштабне використання IoT і краудсорсинг даних: У найближчі роки мережа сенсорів для моніторингу довкілля може зрости вибухово. Не лише спеціалізовані сенсори Dryad, а й звичайні домашні метеостанції чи сенсори якості повітря можуть бути залучені до моніторингу. ШІ може поєднувати сигнали з краудсорсингових пристроїв – наприклад, різке зростання дрібнодисперсного пилу на десятках домашніх сенсорів у передмісті може вказати на виникнення пожежі поблизу. Соціальні мережі чи звернення громадян теж можуть підключатися: вже є експерименти з NLP для збору перших натяків на пожежу з твітів (“У моєму районі запахло димом”) як доповнення до офіційних систем. Із розвитком 5G/6G та підключенням дедалі більшої кількості пристроїв концепція “хмарного розуму” для виявлення вогню може стати реальністю – ШІ просіюватиме розмаїтість громадських сигналів. Це “демократизує” боротьбу з пожежами, кожен пристрій – потенційний вузол у мережі, але також вимагає ретельного управління, щоб уникнути дезінформації.
• Безперервне навчання та вдосконалення: Майбутні системи ШІ, ймовірно, працюватимуть на основі “онлайн-навчання” – з кожним сезоном ставатимуть кращими. Кожна помічена чи пропущена пожежа – це зворотний зв’язок для коригування моделей. За роки таке навчання дозволить ШІ виявляти нові патерни – наприклад, пристосовуватися до того, що пожежі починаються раніше чи до появи інвазивної трави, котра змінює поведінку полум’я. Така еволюція зробить ШІ ще ціннішим партнером. Можливо, ШІ навіть буде навчати себе, моделюючи віртуальні пожежі та переймаючи досвід із різних континентів (наприклад, використовуючи прийоми з Австралії для каліфорнійських чапаралів). Завдяки федеративному навчанню алгоритми різних агентств зможуть обмінюватися знаннями без розкриття сирих даних – модель в Іспанії може скористатися досвідом моделі з Португалії, навіть не знаючи деталей. Майбутнє може принести “глобальний мозок лісових пожеж” – розподілені, але кооперативні ШІ-агенти, що навчаються у партнерстві для безпеки планети перед вогнем.

Підсумовуючи: перспективи яскраві (можливо, буквально – через додаткові “сонця” супутників в небі!). Прогрес за останнє десятиліття – від майже повної відсутності до сучасних систем на ШІ – справді вражає. Якщо тенденція збережеться, за десять років ми можемо отримати щось на зразок імунної системи планети для пожеж: інтелектуальна мережа, що рано виявляє загрозу, здатна самостійно локалізувати багато легких пожеж, а людей – направляє для вирішення складних завдань із мінімальними втратами. Інновації на кшталт супутникових сузір’їв, пожежних дронів і дедалі розумніших моделей прогнозування стануть ключовими рушіями прогресу.

Звичайно, технології — це лише частина вирішення проблеми; вони повинні йти рука об руку з рішучими діями щодо клімату (щоб зменшити основне потепління та екстремальні погодні умови) та з розумним управлінням землями (щоб боротися з накопиченням пального та забудовою у зонах пожежі). Але ШІ надає потужний набір інструментів, щоб зменшити руйнівний вплив лісових пожеж, навіть у міру зростання фізичних ризиків. Правильно й етично використовуючи ці інновації, у нас з’являється значно більше шансів запобігти катастрофічним пожежам, які останніми роками знищували цілі ландшафти. Це послання надії: озброївшись ШІ, ми краще, ніж будь-коли, готові передбачати, виявляти і зрештою запобігати найгіршим лісовим пожежам. Коли люди і машини працюють разом, багатовікова боротьба з лісовими пожежами нарешті може змінитися на нашу користь.