在 2019 年破壞性的加利福尼亞野火之后，美國(guó)政府組建了一個(gè)白宮執(zhí)行論壇，以制定更好的方法來(lái)保護(hù)國(guó)家和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施(如電網(wǎng))免受野火和其他災(zāi)害的影響。僅在 2020 年，美國(guó)就有超過(guò) 1030 萬(wàn)英畝的土地被燒毀，是 1990-2000 年 10 年平均水平的三倍。

在滅火成本、直接和間接成本中，2020 年的野火給美國(guó)造成的損失高達(dá) 1700 億美元。加上洪水、颶風(fēng)和其他自然災(zāi)害，災(zāi)難對(duì)美國(guó)人的生計(jì)造成的損失是天文數(shù)字。

由 RADR 從猶他州潘圭奇以南的猛犸火中評(píng)估的圖像。鮮紅色區(qū)域表示活躍的火鋒，而紫色表示陰燃區(qū)域。(圖片：太平洋西北國(guó)家實(shí)驗(yàn)室)

安德烈·科爾曼和他的研究小組在 西北太平洋國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(PNNL) 是部分 一五財(cái)團(tuán)，一組政府，工業(yè)界和學(xué)術(shù)界致力于減輕使用技術(shù)自然災(zāi)害的影響的專家。Coleman 和團(tuán)隊(duì)正在擴(kuò)展 PNNL 的 災(zāi)難響應(yīng)快速分析 (RADR) 圖像分析和建模套件，以減輕對(duì)關(guān)鍵能源基礎(chǔ)設(shè)施的破壞。Coleman 和團(tuán)隊(duì)結(jié)合使用圖像捕捉技術(shù)(衛(wèi)星、機(jī)載和無(wú)人機(jī)圖像)、人工智能 (AI) 和云計(jì)算，不僅可以評(píng)估損壞，還可以預(yù)測(cè)損壞。

準(zhǔn)確預(yù)測(cè)自然災(zāi)害(野火、洪水、颶風(fēng)、風(fēng)暴、龍卷風(fēng)和地震)的移動(dòng)可以讓急救人員迅速采取措施減少損失，進(jìn)行高級(jí)資源規(guī)劃，并增加基礎(chǔ)設(shè)施恢復(fù)時(shí)間。例如，如果火勢(shì)蔓延到變電站或其他電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，整個(gè)社區(qū)——家庭、企業(yè)和學(xué)校——將經(jīng)歷停電，可能需要數(shù)天才能恢復(fù)。

美國(guó)能源部 (DOE) 人工智能和技術(shù)辦公室代理主任帕梅拉·伊索姆 (Pamela Isom) 表示：“這是應(yīng)用人工智能來(lái)減少野火影響、保護(hù)能源基礎(chǔ)設(shè)施并最終挽救生命的令人興奮和及時(shí)的努力。” “這項(xiàng)工作有可能改變我們預(yù)期的一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的野火季節(jié)。這是幾個(gè)合作伙伴之間非常富有成效的合作，包括我們?cè)趪?guó)防部聯(lián)合人工智能中心、國(guó)土安全部和 PNNL 的同事。”

自 2014 年以來(lái)，Coleman 和團(tuán)隊(duì)一直在使用這些技術(shù)。該項(xiàng)目最初是從創(chuàng)建變化檢測(cè)算法開始的，該算法分析不同類型的衛(wèi)星圖像并確定風(fēng)暴后景觀中的變化。當(dāng)局通常在地面團(tuán)隊(duì)介入之前使用該工具快速評(píng)估自然災(zāi)害的物理?yè)p壞影響。該工具的第一次迭代在 2016 年颶風(fēng)季節(jié)期間用于評(píng)估颶風(fēng)損壞并確定能源基礎(chǔ)設(shè)施——電網(wǎng)、石油和天然氣設(shè)施——已損壞或處于危險(xiǎn)之中。

總體而言，RADR 分析產(chǎn)品帶來(lái)了價(jià)值，但 Coleman 和團(tuán)隊(duì)認(rèn)識(shí)到有機(jī)會(huì)擴(kuò)展工具的功能并尋求改進(jìn) RADR 響應(yīng)時(shí)間、損害評(píng)估、可見性、預(yù)測(cè)能力和數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性。

為了提高及時(shí)性和地面評(píng)估，該團(tuán)隊(duì)合并了新的和不同的圖像源。RADR 可以從具有不同傳感能力的各種衛(wèi)星中提取圖像，包括作為開放數(shù)據(jù)提供的國(guó)內(nèi)和國(guó)際政府衛(wèi)星以及通過(guò)《國(guó)際災(zāi)難憲章》提供的商業(yè)衛(wèi)星。擁有多個(gè)頭頂圖像源可將響應(yīng)時(shí)間縮短到幾個(gè)小時(shí)，關(guān)鍵限制是頭頂圖像的延遲，或者圖像被收集和可用于分析之間的時(shí)間。收到圖像后，RADR 軟件可以在 10 多分鐘內(nèi)生成分析。

為了穿透野火煙霧和云層，該團(tuán)隊(duì)向 RADR 添加了紅外圖像。新功能提供了以前無(wú)法獲得的更清晰的景觀視圖，為響應(yīng)者提供了諸如關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施損壞或安全位置等信息，以進(jìn)行救援工作，否則響應(yīng)者可能不知道這些信息。

該團(tuán)隊(duì)還整合了來(lái)自社交媒體的公開可用和眾包圖像。通常在災(zāi)難中，Twitter、Flickr 和 Instagram 等社交媒體網(wǎng)絡(luò)會(huì)提供大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，因?yàn)橛脩魰?huì)發(fā)布周圍發(fā)生的事情的圖片。通過(guò)將頭頂圖像與地面圖像配對(duì)，團(tuán)隊(duì)可以提供更完整的評(píng)估。例如，衛(wèi)星圖像可能會(huì)顯示發(fā)電資源、電力線或電網(wǎng)的損壞情況;然而，地面圖像可能另有說(shuō)明。該工具獲取所有這些圖像，去除多余的圖像，并將圖像縫合在一起，以提供更準(zhǔn)確的條件變化視圖。

與任何計(jì)算模型一樣，它的好壞取決于數(shù)據(jù)。添加的圖像源為 RADR 解釋提供了額外的數(shù)據(jù)，從而提高了準(zhǔn)確性。為了預(yù)測(cè)野火的可能結(jié)果，該團(tuán)隊(duì)將圖像分析與天氣、燃料和預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)相結(jié)合。例如，風(fēng)、植被和任何火災(zāi)可以消耗的所有因素都會(huì)影響火災(zāi)的規(guī)模和方向。通過(guò)將圖像與燃料數(shù)據(jù)和野火模型相結(jié)合，該團(tuán)隊(duì)希望能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)火災(zāi)的路徑。

當(dāng)然，評(píng)估需要掌握在合適的人手中。協(xié)調(diào)響應(yīng)需要地方、區(qū)域和國(guó)家資源，每個(gè)資源位于不同的位置，但需要以易于訪問(wèn)和解釋的格式盡快提供數(shù)據(jù)，尤其是在數(shù)據(jù)通信受限的環(huán)境中?；谠频南到y(tǒng)提供端到端的管道，用于檢索可用圖像、處理分析和傳播直接在用戶自己的軟件中使用的數(shù)據(jù)，通過(guò)桌面 Web 瀏覽器和/或通過(guò)移動(dòng)應(yīng)用程序。添加的可視化分析生成的圖像和數(shù)據(jù)集可以很容易地被廣大響應(yīng)者識(shí)別。

近年來(lái)，野火、洪水和其他極端天氣事件的發(fā)生頻率和嚴(yán)重程度都有所增加。Coleman 和團(tuán)隊(duì)希望，至少 RADR 的附加功能將為響應(yīng)者提供信息，這些信息可用于做出明智的決策、減少或計(jì)劃對(duì)關(guān)鍵能源基礎(chǔ)設(shè)施的破壞、計(jì)劃救援工作和拯救生命。

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