Борьба с пожарами с помощью ИИ

При мысли о смерти и разрушениях первое, о чем мы думаем, это огонь. Он рождает в каждом из нас первобытный страх.

Однажды профессор университета в Сеуле (Южная Корея) поставил перед своими студентами задачу попробовать решить какую-нибудь сложную проблему современного мира с помощью анализа данных. И один из студентов вспомнил о пожарах и предложил проанализировать информацию от городской пожарной службы.

Идея заключалась в том, чтобы прогнозировать вероятность пожаров. В случае успеха власти могли бы своевременно принимать меры, чтобы город с населением свыше 9 млн человек стал безопаснее.

В итоге профессор Джэ Сын Ли из Университета Хонгика и его студенты смогли осуществить эту идею, разработав новую модель прогнозирования с применением искусственного интеллекта (ИИ). Запуская различные модули машинного обучения в Azure Machine Learning Studio, они смогли добиться предсказания пожаров с точностью 90%.

Максимальная готовность

Информация, полученная в результате анализа наборов данных, помогла выявить районы города с самой высокой вероятностью возникновения пожара. Зная это, пожарные службы изменили маршруты патрулирования и перегруппировали пожарные команды.

Увеличив количество дежурных пожарных команд в районах с высокой пожароопасностью, пожарные службы могут быстрее реагировать на вызовы, обеспечивать безопасность людей и сводить к минимуму материальный ущерб.

Кроме того, было проанализировано расположение пожарных станций. Нашлись районы, где их не было совсем или где их было недостаточно. Сеул — это очень развитый город, и строить новые пожарные станции здесь негде. Поэтому власти приняли решение об увеличении количества пожарных команд на станциях, граничащих с районами, где их не хватает.

Профессор Ли признает, что его удивили несколько открытий, сделанных в рамках этого проекта.

«Я всегда думал, что старые районы, такие как Канбукку, больше предрасположены к возникновению пожаров. Но наша модель обнаружила противоположную тенденцию, — сказал он. — На самом деле пожары чаще возникают в новых районах, таких как Каннамгу, потому что в них больше магазинов и людей. Парковки в неположенных местах тоже играют свою роль».

Власти города внимательно относятся к таким неожиданным открытиям.

Чон Джун Ан, руководитель подразделения по работе с большими данными в муниципалитете Сеула, отмечает: «Этот проект — хороший пример того, к чему мы стремимся. С помощью новейших технологий, таких как искусственный интеллект, мы хотим улучшить безопасность нашего города и научиться эффективнее использовать наши ресурсы».

Формирование доверия

В пожарной службе хранилась «масса данных» о причинах и местах пожаров, о потерях и ущербе, но при использовании этих данных требовалось защитить личную информацию граждан.

С этой целью профессор Ли предложил развернуть виртуальную машину Microsoft для защиты данных и предоставления доступа к ним только указанным пользователям.

Не только никто из посторонних, но даже и сам профессор не имел доступа к исходным данным. Он мог использовать лишь обобщенную информацию, причем без возможности загрузки. Такая предусмотрительность помогла создать необходимый уровень конфиденциальности, чтобы пожарная служба разрешила продолжить работы над проектом.

Возможности на будущее

Профессор Ли хочет применить разработанную модель прогнозирования к другим проблемам города, включая преступность и дорожные пробки. В настоящее время его команда работает над оценкой удобства столицы для людей, передвигающихся на инвалидной коляске. В результате сотрудничества университета с властями был создан проект Seoul Metropolitan Government Big Data Campus, в рамках которого исследователям на определенных условиях предоставляется доступ к открытым и конфиденциальным наборам данных.

Для того чтобы привить своим студентам навыки, необходимые в мире искусственного интеллекта, профессор Ли обучает их основам статистики, программированию и другим базовым предметам. При этом он говорит, что для достижения успеха нужны и другие знания: «Мои студенты должны хорошо разбираться в городском планировании и понимать, как функционирует крупный город. Знание предметной области необходимо, чтобы правильно выявлять проблемы. Если проблема определена правильно, решение найти гораздо легче».