加州消防员采用人工智能技术以应对日益加剧的野火危机。

　　南加州的野火正变得日益激烈和难以预测，迫使消防员采用尖端技术来应对。周二，一场风暴引发了多起野火，凸显了野火的不可预测性，影响了洛杉矶地区，包括太平洋帕利塞德山麓和加利福尼亚州阿尔塔迪纳北部的伊顿峡谷地区帕萨迪纳。据加利福尼亚州林业和消防部称，已有26000英亩的土地被烧毁，且火势尚未得到控制。

　　人工智能正在成为一种关键工具，帮助更快地发现火灾，改进消防策略，并重塑野火的管理和扑灭方式。它在天气预测和自然灾害恢复方面也变得越来越重要。

　　加州警报系统是用于野火探测的项目之一，由加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发，管理着遍布加州的数千台摄像机。周五，奥兰治县消防局分享了一段由人工智能使用加州警报系统检测到的加利福尼亚州欧文市植被火灾的视频。奥兰治县消防局公共信息官Thanh Nguyen上尉表示，这是他们第一次在奥兰治县收到来自摄像头系统和人工智能的通知，而没有接到任何911电话。

　　加州警报系统由1000个摄像头组成的网络构成，这些摄像头使用机器学习来确定是否发生了火灾，并将信息传递给操作员和应急响应人员。Nguyen指出，如果没有人工智能，人们可能会错过火灾的早期迹象，因为除非当时恰好在看摄像头画面，否则很难及时发现。

　　Pano AI的联合创始人Arvind Satyam强调，延迟会使火灾迅速蔓延，增加社区和环境的风险。他提到，容易发生野火的广阔且偏远的地区使得全面监测具有挑战性。Pano AI开发了人工智能驱动的野火和林火探测技术，旨在提供更快的扩展和更具可操作性的见解。Satyam认为，满足这一需求需要在州和联邦层面增加支持和资金，野火等自然灾害是一个需要公共和私人合作解决的社会问题。

　　随着加利福尼亚州最近的野火蔓延，摄像机正在捕捉帕利塞德和伊顿峡谷大火造成的破坏。Ember Flash Aerospace的首席执行官约瑟夫·诺里斯表示，他们早已意识到帕利塞德斯地区的危险性，因此这是一个很好的机会来确保传感器正常工作并收集所需数据。Ember Flash Aerospace开发了野火探测设备和应用程序，其技术不仅检测烟雾，还通过粒子探测和光学传感器以及机器学习和人工智能来识别烟雾的迹象。传感器网络允许他们在现场使用多个传感器进行三角测量，从而提高检测的准确性和速度。

　　诺里斯强调，速度是使用人工智能进行野火检测和缓解的关键因素。他指出，通过聚合来自多个来源的数据，公司能够更快地做出决策。尽管摄像头的广泛部署有助于提高火灾探测的速度和效率，但诺里斯认为，提高公众对这些技术的认识和采用是当前面临的最大挑战。他乐观地认为，随着技术成本的降低，将会有更经济的解决方案来应对野火问题。