AI建構的新防護：保護人類免受野火傷害

2022年，美國野火災害頻發，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量與規模也讓人不禁要問，火災是否會成為新的常態？會對住民健康產生何種影響？我們又該採取哪些措施來盡量緩解未來幾年的潛在火災？

野火看似隨機發生，但科技與人工智慧（AI）的結合正幫助我們預測火熱蔓延，並緩解其可能造成的毀滅性破壞。

史丹佛大學的研究人員最近開發了一種AI模型，能夠預測危險的粒子污染，進而追蹤美國西部灼烈惡火的傳播軌跡。

使用衛星數據，史丹佛團隊訓練出一個機器學習模型，能夠準確預測未監測區域內野火煙霧所造成的PM2.5濃度。

結果顯示，在過去十年當中，由於直接暴露在野火煙霧當中，因PM2.5受到健康損害的美國民眾數量增加了27倍。

HEAVY.AI公司產品經理Mike Flaxman博士表示，AI與機器學習正協助研究人員「釐清」空氣品質與天氣模式數據，並以遠超以往的速度預測可能爆發的野火災情。

他在採訪中表示，「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算量。」

他提到，AI能夠瞬間瀏覽相當於百倍於單人單日數據查看量的信息，并快速識別出值得進一步追踪的可疑數據點。

Flaxman博士補充稱，AI目前已經被廣泛用於預測空氣品質。由於太空中運行的成千上萬顆衛星，可用訓練資料集也正在「突飛猛進」。

AI在這領域有著巨大的應用潛力，目前企業和政府收集到的全部天氣資料中，仍有八到九成未能正確分析。

「過去每14天才會產生一張衛星影像，但後續處理週期往往長達6個月。現在我們已經掌握著全國各地地面感測器收集到的信息，甚至有很多居民在後院架設起小型氣象站。這些感測器就在監測環境之內，能用地面數據填補衛星數據中的空白。這樣的數據組合非常強大，也極有價值。」

這樣一套感測器網路對於空氣品質特別重要，因為空氣品質指標在不同地區往往「分佈不均」。

「住在高速公路附近的空氣質量，跟住在加州中部、加州北部肯定完全不一樣。那麼，我們要如何處理像空氣品質這樣分佈複雜度極高的問題？」

他提到，空氣污染造成的某些後果其實完全可以衡量，例如當地醫院收治的兒童病患數量。

當然，有毒空氣的累積和暴露量還需要更長期的持續監測。

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，衛星對地面水分的監測能力迎來了巨大突破，意味著後續野火爆發地點的預測將變得更加先進。

展望未來，Kondo認為我們的長短期野火預測和應對規劃都有改進空​​間。

他解釋道，「如果能把預測週期延長到幾個月，那就多了很多緩解措施，包括減少燃料和強化設備。另外即使火災已經出現，預先安置的人員和設備也將大大提升響應與撲滅能力。」

Kondo認為，「我們在加州度過了艱難的一年。雖然制定出了更先進的救災計劃，但我們面對的也是前所未有的極端氣候挑戰。」

「我們必須讓應對措施擁有更全面的適應能力，這不僅要依靠專業機構，同時也要深入社區乃至住戶。我們需要快速為更多民眾提供準確資訊。而考慮到如此龐大且高度動態的資料流，這種廣泛存取目標必然離不開新一代技術工具的支撐。」

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