2022年，美國野火災(zāi)害頻發(fā)，天降橫禍也成為民眾在這一年中的集體記憶。

今年夏季野火的恐怖數(shù)量與規(guī)模也讓人不禁要問，火災(zāi)是否會成為新的常態(tài)？會對居民健康產(chǎn)生何種影響？我們又該采取哪些措施來盡量緩解未來幾年的潛在火情？

野火看似隨機(jī)發(fā)生，但科技與人工智能（AI）的結(jié)合正幫助我們預(yù)測火熱蔓延，并緩解其可能造成的毀滅性破壞。

斯坦福大學(xué)的研究人員最近開發(fā)了一種AI模型，能夠預(yù)測危險(xiǎn)的粒子污染，進(jìn)而追蹤美國西部灼烈惡火的傳播軌跡。

使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)，斯坦福團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練出一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠準(zhǔn)確預(yù)測未監(jiān)測區(qū)域內(nèi)野火煙霧所造成的PM2.5濃度。

結(jié)果顯示，在過去十年當(dāng)中，由于直接暴露在野火煙霧當(dāng)中，因PM2.5受到健康損害的美國民眾數(shù)量增長了27倍。

HEAVY.AI公司產(chǎn)品經(jīng)理Mike Flaxman博士表示，AI與機(jī)器學(xué)習(xí)正協(xié)助研究人員“厘清”空氣質(zhì)量與天氣模式數(shù)據(jù)，并以遠(yuǎn)超以往的速度預(yù)測可能爆發(fā)的野火災(zāi)情。

他在采訪中表示，“AI在解決這類問題上沒有任何爭議，我們可以將其作為日常解決方案。畢竟單靠人力根本不可能完成如此巨大的計(jì)算量?！?/p>

他提到，AI能夠瞬間瀏覽相當(dāng)于百倍于單人單日數(shù)據(jù)查看量的信息，并快速識別出值得進(jìn)一步追蹤的可疑數(shù)據(jù)點(diǎn)。

Flaxman博士補(bǔ)充稱，AI目前已經(jīng)被廣泛用于預(yù)測空氣質(zhì)量。得益于太空中運(yùn)行的成千上萬顆衛(wèi)星，可用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集也正在“突飛猛進(jìn)”。

AI在這一領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用潛力，目前企業(yè)和政府收集到的全部天氣數(shù)據(jù)中，仍有八到九成未能得到正確分析。

“過去每14天才會生成一張衛(wèi)星圖像，但后續(xù)處理周期往往長達(dá)6個(gè)月?，F(xiàn)在我們已經(jīng)掌握著全國各地地面?zhèn)鞲衅魇占降男畔?，甚至有很多居民在后院架設(shè)起小型氣象站。這些傳感器就在監(jiān)測環(huán)境之內(nèi)，能用地面數(shù)據(jù)填補(bǔ)衛(wèi)星數(shù)據(jù)中的空白。這樣的數(shù)據(jù)組合非常強(qiáng)大，也極有價(jià)值?！?/p>

這樣一套傳感器網(wǎng)絡(luò)對于空氣質(zhì)量特別重要，因?yàn)榭諝赓|(zhì)量指標(biāo)在不同地區(qū)往往“分布不均”。

“住在高速公路附近的空氣質(zhì)量，跟住在加州中部、加州北部肯定完全不一樣。那么，我們要如何處理像空氣質(zhì)量這樣分布復(fù)雜度極高的問題？”

他提到，空氣污染造成的某些后果其實(shí)完全可以衡量，比如當(dāng)?shù)蒯t(yī)院收治的兒童病患數(shù)量。

當(dāng)然，有毒空氣的累積和暴露量還需要更長期的持續(xù)監(jiān)測。

HAVY.AI公司CEO Jon Kondo表示，在測量野火方面，地形、天氣和植被三大因素不容忽視。近年來，衛(wèi)星對地面水分的監(jiān)測能力迎來了巨大突破，意味著后續(xù)對野火爆發(fā)地點(diǎn)的預(yù)測將變得更加先進(jìn)。

展望未來，Kondo認(rèn)為我們的長短期野火預(yù)測和應(yīng)對規(guī)劃都有改進(jìn)空間。

他解釋道，“如果能把預(yù)測周期延長到幾個(gè)月，那就多了很多緩解措施，包括減少燃料和強(qiáng)化設(shè)備。另外即使火災(zāi)已經(jīng)出現(xiàn)，預(yù)先安置的人員和設(shè)備也將大大提升響應(yīng)與撲滅能力?！?/p>

Kondo認(rèn)為，“我們在加利福尼亞州度過了艱難的一年。雖然制定出了更先進(jìn)的救災(zāi)計(jì)劃，但我們面對的也是前所未有的極端氣候挑戰(zhàn)?！?/p>

“我們必須讓應(yīng)對措施擁有更全面的適應(yīng)能力，這不僅要依靠專業(yè)機(jī)構(gòu)，同時(shí)也要深入社區(qū)乃至住戶。我們需要快速為更多民眾提供準(zhǔn)確信息。而考慮到如此龐大且高度動態(tài)的數(shù)據(jù)流，這種廣泛訪問目標(biāo)必然離不開新一代技術(shù)工具的支撐。”