У короткому : Стартап FireTracking у партнерстві з Emerton Data та Axione розробив систему раннього виявлення лісових пожеж на основі алгоритмів глибокого навчання та мережі інтелектуальних камер. Після успішного тестування в Новій Каледонії система зараз розгортається в Індрі і Луарі для моніторингу близько 95% лісових масивів і забезпечення швидкого реагування пожежників.
Існують природні засоби запобігання лісовим пожежам: розчищення, встановлення протипожежних бар'єрів, пересадка менш займистих видів рослин... Однак неможливо повністю позбутися цих пожеж, які дуже часто виникають через людську недбалість. Тому раннє виявлення є надзвичайно важливим, і це саме те, що пропонує FireTracking, молода стартап, інкубована у стартап-студії Kaukana Ventures від Emerton Data, компанії, що займається дослідженнями, інноваціями та консультуванням у сфері штучного інтелекту. Обидві компанії обʼєдналися з Axione, центральним учасником у сфері підключення, і виграли тендер, оголошений Департаментською радою Індр і Луари, мета якого — дозволити Департаментській службі пожежної охорони та порятунку (SDIS) швидко реагувати на ці пожежі.
Зміна клімату, яка викликає водний стрес у дерев, іноді у поєднанні з сильними вітрами, сприяє швидкому поширенню пожеж. Департамент Індр і Луара не є винятком, маючи більше 300 випадків займання щороку і тривожне зростання їх кількості. Щоб протистояти цій загрозі, було вирішено довірити консорціуму, утвореному FireTracking, Emerton Data і Axione, виявлення та локалізацію цих пожеж за допомогою встановлення мережі інтелектуальних камер на дванадцяти стратегічних об'єктах та пристроїв передачі з низькою затримкою.
Це рішення, яке стало результатом дворічної спільної розробки з Kaukana Ventures, базується на алгоритмах глибокого навчання, які дозволяють виявляти займання вогню менш ніж за три хвилини, зберігаючи рівень хибних тривог нижче 10%. Спочатку протестоване під час пілотного проекту в Новій Каледонії, це інноваційне рішення довело свою ефективність і надійність, навіть у екстремальних умовах.
Камери встановлені на існуючих високих точках, таких як щогли або антени, і мета полягає в тому, щоб постійно контролювати близько 95% лісових масивів Індр і Луари.
Axione, завдяки своєму досвіду у цифровій інфраструктурі та управлінні мережами, з понад 400 000 кілометрів мереж, розгорнутих по всій Франції, відіграє важливу роль у реалізації цього проекту. Її ноу-хау в сфері підключення забезпечує передачу в реальному часі тривог, згенерованих ШІ від FireTracking, що дозволяє пожежникам діяти швидше та ефективніше.
Розгортання у дві фази
Консорціум реалізує свій проект у два етапи. Встановлення та перевірка рішення на шести об'єктах розпочалися в січні минулого року, щоб охопити найбільш вразливі зони департаменту, і закінчаться у червні наступного року. З січня по червень 2026 року рішення буде розширене на шість додаткових об'єктів, таким чином покриваючи майже всю лісову масу департаменту.
Краще зрозуміти
Що таке глибоке навчання і як воно використовується у виявленні пожеж?
Глибоке навчання - це підгалузь штучного інтелекту, яка використовує штучні нейронні мережі для моделювання складних даних. У виявленні пожеж воно дозволяє системам розуміти та аналізувати зображення, зняті камерами, щоб швидко ідентифікувати спалахи вогню на основі попередньо навчених моделей, які розпізнають візуальні ознаки, характерні для вогню.
Як низьколатентні інфраструктури зв'язку впливають на виявлення та управління лісовими пожежами?
Інфраструктури зв'язку з низькою затримкою забезпечують швидку, майже в реальному часі передачу даних від датчиків та камер до центрів обробки. Це гарантує, що попередження про пожежі майже миттєво доходять до аварійних служб, що скорочує час реакції та дозволяє швидше та ефективніше втручання для запобігання поширенню пожеж.