森林火災の予測と予防における人工知能の力の活用

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FireAIdイニシアチブは、世界経済フォーラムの第四次産業革命センター、Koc Holding、トルコ農林省、およびDeloitteの協力の成果です。トルコでのパイロットプログラムの一環として、AI と機械学習アルゴリズムを活用したインタラクティブな森林火災リスクマップが開発されました。マップは、歴史、気象、地理などの複数のデータソースから、最適なリソース割り当てに基づいたモデルを構築します。

Weforum によれば、トルコでのアプリケーションの成功により、24 時間前の森林火災予測の精度は最大 80% に達しています。情報は、当局が積極的に準備し、対応するのに役立ちます。このパイロットプログラムの成功は、AI が管理機関の支援、人々の救助、財産の保護、環境の保護、森林火災による被害の大幅な削減にどれほど効果的であるかを示しています。

コミュニティでは、AIに加えて、ドローンなど他の新興技術を山火事管理に適用することも検討しています。

気候変動は今日でも最も差し迫った懸念事項の一つであり、その影響は山火事の頻度、深刻さ、広がりを通して明らかに見ることができます。全米合同消防センター (NIFC) のデータによると、1982 年以降、毎年約 300 万エーカーの土地が火災の被害を受けています。2000 年以降、その数字は年間 700 万エーカーに増加しています。

山火事は家屋、インフラ、農地を急速に破壊する可能性があるため、農村地域にとって大きなリスクとなります。野生動物も大量に焼死した。山火事は自然資源や財産を破壊するだけでなく、影響を受けた地域に住む人々の健康にも深刻な影響を及ぼします。

ダボスで開催された世界経済フォーラム2023年次総会において、同フォーラムは森林火災防止におけるFireAIdパイロットの結果を示すレポートを発表しました。 Koc HoldingのCEO、レヴェント・チャキルオール氏は、アルゴリズムとソースコードを公開することでFireAIdイニシアチブの能力と影響力を高めることができると強調した。

利用できるトレーニングデータが増えるほど、アルゴリズムはより効率的になり、さまざまな変数に基づいて複雑な予測を行うことができます。山火事を予測する従来の AI テクノロジーでは、非線形データパターンを解釈するのが困難でしたが、新しいアルゴリズムでは日々のデータを解釈します。山火事は必ずしもパターンに従うわけではないので、機械学習モデルはそれを克服する必要があります。科学者たちは、予測不可能な山火事に対処するために FireAId を最適化する新しい技術を適用しています。

世界的な FireAId Alliance は、最初のパイロットの成功に基づいて結成され、AI の力を活用して山火事抑制に対する世界的な意識を高めることを目指しています。森林火災の予測と予防に AI を優先することで、コストの節約と大規模な効率向上につながります。

（Weforumによると）