一提到「火」，人們常常會聯想到死亡與破壞，它往往也觸動了人們內心最深層、最原始的恐懼。
因此，當韓國首爾弘益大學( Hongik University )的李在升教授( Jae Seung Lee )，對他課堂上的學生提出了一個挑戰 : 如何使用數據來解決現實世界的複雜問題。其中有名學生提出了一個想法，透過分析消防署掌握的的數據資料，來預測火災發生的可能性，以利當局預先採取行動，提升城市中 900 多萬民眾的居住安全。
李在生教授與他的學生力利用人工智慧(AI)與機器學習(ML)的演算法，開發出一種嶄新的模型來將他們的想法付諸實現。該研究團隊利用微軟 Azure 機器學習中心(Azure Machine Learning Studio)，來測試不同的機器學習模組，直到火災預測的正確率提升到90%。
數據監測，火災預防效能最大化
團隊成員從資料庫中提取出有效數據，這些數據指出，首爾市中的某幾個特定區域特別容易發生火災，這樣的訊息能夠優化消防員的巡邏路線和人力部署。如果在特定的「易燃」區域有更多消防人員值班，就意味著消防員能更快速地應變火災通報，如此一來更加能夠確保人員的安全並且把財產損失降到最低。
該研究同時分析了各消防局的地理位置，發現某些特定區域完全沒有消防局，或覆蓋的密度很低。首爾已經是一個非常發達的城市，並不需要依靠興建更多新的消防局解決問題，當局反而只需在消防局分布密度較低的區域彈性部署更多人力就行了。
李教授承認，他也對這個計畫的一些研究成果感到驚訝。「我以前認為像江北這樣老舊的城區更容易發生火災，但AI模型顯示出的結果卻不是這樣。」他表示，「像江南這樣的新區實際上更容易發生火災事故，因為有更多的商店和人潮聚集，大量的違規停車也造成了一定的影響。」
首爾當局對這些創新的研究發現抱持著樂見其成的態度。
首爾市政府大數據部主任鄭俊安(Jeong Joon Ahn)表示:「我們的目標是希望利用人工智慧等最新科技，更有效地運用現有資源，來提升城市的居住安全，而這個研究專案便是我們實現目標的一個很好的例子。」
保障數據隱私，打造信任機制
消防署擁有許多大量數據，包括；火災發生原因、火災地點以及傷亡人數，但他們希望在共享數據的同時，能夠以保護公民的隱私權為前提。
為此，李教授建議可以建立一個微軟的虛擬機（VM），來確保數據的安全性，虛擬機只能限於讓特定的人員瀏覽，任何外部人員，甚至連專案的發起人李教授都不能獲得原始數據。他甚至無法下載原始資料，只能使用匯整過後的訊息來做研究。
這種謹慎的研究方法，在消防局和研究單位之間建立了一定程度的信任，最終促使專案能夠成功。
應用跨領域知識解決問題
未來，李教授希望將團隊的預測模型應用在解決其他城市問題上，例如犯罪和交通問題。而目前，團隊正在試圖解決首爾市輪椅行動受限的無障礙空間問題。
此外，弘益大學與政府的合作幫助全新的計劃 –「首爾市政府大數據校園中心」推行得更順利。這個新計劃提供了一個空間，讓研究人員在受到監測的作業環境下，查看公有和私有的資料庫，讓研究結果得以有更多應用。
為了讓學生掌握更多技能來適應人工智慧的世界，李教授教負責指導基本統計學和程式設計等重要的基礎知識，但他同時也表示，他們需要更多跨領域的知識才能產生更大的影響。「我的學生必須非常了解城市規劃和城市運作的方式，這是在定義出確切問題時所需要的基本領域知識。唯有先定義出確切的問題，才能更容易找出解決方案。」
