Үндсэн санаанууд
- Гарааны соёл, зэрлэг ан амьтдын тэсвэр тэвчээрийн мэргэжилтнүүд гал түймэртэй тэмцэх шинэ аргуудыг гаргахаар хамтран ажиллаж байна.
- Хиймэл оюун ухааны гал унтраах хамгийн үнэ цэнэтэй хэрэглээний нэг бол гал хэрхэн гарах, хаанаас эхлэхийг урьдчилан таамаглах явдал юм.
- Гал унтраах ажлын томоохон хэсэг нь логистик бөгөөд энэ нь ерөнхийдөө машин сургалтын тавцан дээрх чухал хэрэглээний нэг юм.
Одоогийн хамгийн чадварлаг гал сөнөөгчдийн зарим нь хүн биш байна.
АНУ-ын баруун хэсэгт ой хээрийн түймрийн тоо нэмэгдэж, эрчимжиж байгаа тул түймэртэй тэмцэхэд тусалж чадах шинэ төрлийн технологи ашиглах болсон. Үүнд өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, дрон, нисгэгчгүй нисэх төхөөрөмж, хиймэл дагуулын тандалт зэрэгт зориулсан машин сургалт орно.
Калифорни мужид л гэхэд 2020 онд 4.2 сая акр газар шатсан бөгөөд муж улсын түүхэн дэх хамгийн том зургаан түймрийн тав нь нэгэн зэрэг гарсан байна. Энэ нь муж улсад урьдчилан таамаглах дүн шинжилгээ, тойрог замаас гал илрүүлэх, хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг тоног төхөөрөмжийн шалгалт зэрэг технологид суурилсан гал унтраах олон шийдлийг батлахад хүргэсэн.
"AI-ийг идэвхжүүлсэн системийг гамшгийн үед аврах ажиллагааг зохицуулах, хайгуул хийх, сэргээн босгох ажлыг шууд хийхэд аль хэдийн ашиглагдаж байна. Нийлүүлэлтийн сүлжээн дэх хэв маяг, чиг хандлага, хэвийн бус байдлыг илрүүлэх, логистикийн дэмжлэг үзүүлэх нь Machine Learning-ийн нийтлэг ажил болсон. "Алгоритмууд" гэж хиймэл оюун ухааны ProtectedBy. AI компанийн гүйцэтгэх захирал Ж. Т. Костман Lifewire-д өгсөн ярилцлагадаа хэлэв. "Эдгээр чадварыг хүнсний тавиуруудыг нөөцлөх эсвэл байгалийн гамшгийн үед тусламж үзүүлэхээр тохируулж болно."
Тэнгэрт байгаа нүд
Ой хээрийн түймрийн менежментэд төдийлөн тусгагдаагүй гайхмаар асуудал бий. Энгийнээр хэлбэл: хээрийн түймэр, ялангуяа байгалийн үзэгдлээс үүссэн шинэ эсвэл жижиг түймрийг олоход хэцүү байдаг. Хэрвээ хаа нэгтээ мод цохих эсвэл цахилгааны тусгаарлагдсан шугам хот хоорондын хаа нэгтээ унах юм бол хүн анзаарах хүртэл олон акр газар түймэр гарч болзошгүй.
…бидний аюулгүй байдлыг хангахуйц хиймэл оюун ухаантай системийг хөгжүүлэх цаг маргааш биш. Өчигдөр байсан.
Тиймээс одоогийн байдлаар гал түймэртэй тэмцэхэд хиймэл оюун ухааны хамгийн чухал үүрэг бол илрүүлэх, дүн шинжилгээ хийх явдал юм: алс холын байршилд байгаа тусгаарлагдсан галыг олж илрүүлэх, тэдгээрийг хянах, анхны гал асаахад юу нөлөөлсөнийг тодорхойлох.
Калифорнийн Номхон далайн хийн болон цахилгааны гамшгаас харахад цахилгааны утаснаас шалтгаалсан нэг шалтгаан бий. Ихэвчлэн эдгээр утаснууд нь хоорондоо холбогдож, өндөр энергитэй нум үүсгэхгүй байхаар хийгдсэн байдаг. Гэсэн хэдий ч хүчтэй салхи эсвэл ер бусын хуурайшилт нь шугамыг савлахад хүргэдэг бөгөөд энэ нь оч, халуун металлын хэсгүүдийг үүсгэж, шугамнаас унаж, хуурай ургамлыг асаахад хүргэдэг.
"Боломжийн шийдэл болгон нисдэг тэрэгний эргүүл, нисгэгчгүй нисгэгчгүй онгоцны нислэгийн судалгааг ашиглан цуглуулсан агаарын зургийг хиймэл оюун ухаанд суурилсан симуляцийн загвартай хослуулан янз бүрийн онцгой нөхцөлд ой хээрийн түймрийн ослын магадлалыг үнэлдэг" гэж Дэвид Кокс хэлэв. Lifewire-д өгсөн ярилцлагадаа Cognizant дахь эрчим хүч, нийтийн үйлчилгээний зөвлөгөө.
"Загварчлалын гаралт нь өндөр эрсдэлтэй хэлхээний шугамыг тодорхойлохын тулд янз бүрийн газарзүйн орон зайн харааны хяналтын самбарт тэжээгддэг. Энэ арга нь нийтийн аж ахуйн байгууллагуудад хамгийн өндөр эрсдэлтэй газруудад сүлжээний системийн засвар үйлчилгээг тэргүүлэх ач холбогдол өгөхөд тусалсан. Машин сургалтын технологи Урьдчилан таамаглах нарийвчлалыг сайжруулахын тулд одоо байгаа хиймэл оюун ухаанд суурилсан загварууд дээр суурилуулж байна."
"Нохойг муурнаас нарийн ялгах чадвартай яг ижил технологи нь камер, дрон, хиймэл дагуулаар дамжуулан уламжлалт болон дулааны дүрслэл ашиглан халуун цэгүүдийг олоход тохируулж болно" гэж Костман хэлэв."
Галаар хэрхэн тоглох вэ
Гал Судалгааны Группийн Тарек Зохдигийн удирддаг Берклигийн өөр нэг төсөл нь "дижитал ихэр" буюу одоо байгаа галын виртуал хуулбарыг бүтээхийн тулд машин сургалтыг ашигладаг бөгөөд үүнийг өгөгдөл судлаачид туршилтын тохиолдол болгон ашигладаг.
Дижитал ихрийг ашигласнаар дата судлаачид гал түймрийн ирээдүйн зан үйлийн зохистой загварыг гаргаж, гал сөнөөгчдөд илүү мэдээлэлтэй логистик өгөх боломжийг олгодог. Ой хээрийн түймрийн эргэн тойронд эсвэл түүнээс дээш нислэгийн төлөвлөгөө гаргах нь илүү хялбар байдаг, жишээлбэл, хэрэв та түймэр хаашаа явж байгааг сайн мэддэг бол.
Урьдчилан сэргийлэх нөлөөлөл, биосферийн загварчлалын чиглэлээр ижил төстэй төслүүд хэрэгжиж байна, тухайлбал "тодорхойлогдсон түлэгдэлт"-ийг хэдэн өдөр хийх нь дээр вэ гэдгийг тодорхойлох, байгаль орчныг удирдах, хамгаалах зорилгоор санаатай түймэр гарч эхэлсэн.
Гэхдээ одоо энэ салбарт байгаа хамгийн металлаар хийгдсэн түймрийн эсрэг технологи бол бөмбөгдөлтөд дрон ашиглах явдал юм. Өмнөх хэдэн арван жилд газрын менежерүүд "луугийн өндөг" гэгддэг калийн гликолийн цэнэгийг нисдэг тэргээр хаях замаар агаараас өөрсдийн зааж өгсөн түлэгдэлтийг хийдэг байсан.
Одоо нисгэгчгүй онгоцууд ижил луугийн өндөг ашиглан, идэвхтэй хээрийн түймрийн эсрэг саад тотгорыг бий болгож, тэдгээр түймрийг өргөжүүлэхэд ашиглаж болох түлшгүй болгосноор ижил зүйлийг илүү хямд, илүү нарийвчлалтайгаар хийх боломжтой.
"Гамшигтай тэмцэх чадвараа хөгжүүлэхийн өмнө гамшиг тохиолдох хүртэл хүлээх хандлага харамсмаар байна" гэж Костман хэлэв.
"Хүн төрөлхтөн одоо цаг уурын өөрчлөлт, дэлхийн тахал, урьд өмнө хэзээ ч байгаагүй кибер аюул занал, эдийн засгийн апартейд, улс төрийн тогтворгүй байдал, авторитаризмын огцом өсөлт зэрэгтэй тэмцэх шаардлагатай болж байгаа тул хиймэл оюун ухаантай системийг хөгжүүлэх цаг болжээ. Бидний аюулгүй байдлыг хангах чадвар маргааш биш. Энэ бол өчигдөр байсан."
