Na de verwoestende bosbranden in Californië van 2019, de Amerikaanse regering heeft een White House Executive-forum samengesteld om betere manieren te ontwikkelen om de natie en de belangrijkste infrastructuur te beschermen, zoals het elektriciteitsnet, van bosbranden en andere rampen. Alleen al in 2020, meer dan 10,3 miljoen acres verbrand in de Verenigde Staten, een niveau dat drie keer hoger ligt dan het tienjarig gemiddelde van 1990-2000. Tussen brandbluskosten, directe en indirecte kosten, bosbranden in 2020 hebben de Verenigde Staten meer dan $ 170 miljard gekost. Voeg overstromingen toe, orkanen, en andere natuurrampen, en de tol van rampen op het levensonderhoud van Amerikanen is astronomisch.

Andre Coleman en zijn team van onderzoekers van het Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) maken deel uit van het First Five Consortium, een regeringsgroep, industrie, en academische experts die zich inzetten voor het verminderen van de impact van natuurrampen met behulp van technologie. Coleman en team breiden PNNL's operationele Rapid Analytics for Disaster Response (RADR) beeldanalyse- en modelleringssuite uit om schade aan belangrijke energie-infrastructuur te beperken. Door gebruik te maken van een combinatie van technologie voor het vastleggen van beelden (satelliet, in de lucht, en dronebeelden), kunstmatige intelligentie (AI), en cloudcomputing, Coleman en het team werken niet alleen om de schade te beoordelen, maar ook om deze te voorspellen.

Nauwkeurige voorspelling van de beweging van natuurrampen - bosbranden, overstromingen, orkanen, stormen, tornado's, en aardbevingen - geeft eerstehulpverleners een sprong, hen in staat te stellen maatregelen te nemen om schade te beperken, geavanceerde resourceplanning uitvoeren, en de hersteltijd van de infrastructuur verlengen. Bijvoorbeeld, mocht een brand een elektrisch onderstation of andere netwerkinfrastructuur bereiken, een hele gemeenschap - huizen, ondernemingen, en scholen - een stroomstoring zouden ondervinden die dagen zou kunnen duren om te herstellen.

"Dit is een spannende en tijdige poging om kunstmatige intelligentie toe te passen om de impact van bosbranden te verminderen, energie-infrastructuur beschermen, en uiteindelijk levens redden, " zei Pamela Isom, waarnemend directeur van het Amerikaanse Department of Energy (DOE) Artificial Intelligence and Technology Office. "Het werk heeft de potentie om een ​​verschil te maken in wat we verwachten dat een zeer uitdagend natuurbrandseizoen zal worden. Dit was een zeer productieve samenwerking tussen verschillende partners, inclusief onze collega's van het Joint Artificial Intelligence Center van het Ministerie van Defensie, Ministerie van Binnenlandse Veiligheid, en bij PNNL."

Sinds 2014, Coleman en team hebben met deze technologieën gewerkt. Het project begon oorspronkelijk met de creatie van een algoritme voor het detecteren van wijzigingen, die verschillende soorten satellietbeelden analyseert en bepaalt wat er na een storm in het landschap is veranderd. Autoriteiten gebruiken de tool om snel de fysieke schade van natuurrampen te beoordelen, vaak voordat grondteams binnen kunnen komen. De eerste iteratie van de tool werd tijdens het orkaanseizoen 2016 gebruikt om orkaanschade te evalueren en te bepalen of de energie-infrastructuur – elektriciteitsnet, aardolie, en gasfaciliteiten - was beschadigd of liep gevaar.

Algemeen, RADR analytische producten brengen waarde, maar Coleman en het team zien kansen om de functionaliteit van de tools uit te breiden en proberen de responstijd van RADR te verbeteren, Schadebeoordeling, zichtbaarheid, voorspellingsvermogen, en gegevenstoegankelijkheid.

Om de tijdigheid en de beoordelingen op grondniveau te verbeteren, het team nam nieuwe en andere beeldbronnen op. RADR kan beelden ophalen van verschillende satellieten met verschillende detectiemogelijkheden, inclusief nationale en internationale overheidssatellieten die worden aangeboden als open data, evenals commerciële satellieten die beschikbaar zijn via het International Disasters Charter. Het hebben van meerdere bronnen van overheadbeelden verbetert de responstijd tot slechts een paar uur, met als belangrijkste beperking de latentie van overheadbeelden, of de tijd tussen het verzamelen van afbeeldingen en het beschikbaar zijn voor analyse. Zodra beeldmateriaal is ontvangen, de RADR-software kan in iets meer dan 10 minuten een analyse genereren.

Om door wildvuurrook en bewolking te turen, het team heeft infraroodbeelden aan RADR toegevoegd. De nieuwe mogelijkheid biedt een duidelijker beeld van het landschap dat voorheen niet beschikbaar was, het geven van informatie aan hulpverleners, zoals schade aan belangrijke infrastructuur of een veilige locatie om hulpverlening op te zetten waar hulpverleners anders misschien niet van op de hoogte waren.

Het team integreert ook openbaar beschikbare en gecrowdsourcete afbeeldingen van sociale media. Vaak bij een ramp, sociale medianetwerken zoals Twitter, Flickr, en Instagram bieden een schat aan realtime gegevens wanneer gebruikers foto's plaatsen van wat er om hen heen gebeurt. Door bovengrondse beelden te koppelen aan beelden op de grond, het team kan een completere beoordeling geven. Satellietbeelden, bijvoorbeeld, kan schade aan een generatiebron vertonen, stroomkabels, of het elektriciteitsnet; echter, grondbeelden kunnen anders aangeven. De tool neemt al deze afbeeldingen, verwijdert de overbodige, en naait de afbeeldingen aan elkaar om een ​​nauwkeuriger beeld te krijgen van veranderende omstandigheden.

Zoals bij elk rekenmodel, het is zo goed als de gegevens. De toegevoegde beeldbronnen bieden aanvullende gegevens die RADR kan interpreteren, nauwkeurigheid te verbeteren. Om mogelijke uitkomsten van een natuurbrand te voorspellen, het team combineert de beeldanalyse met het weer, brandstof, en prognosegegevens. Bijvoorbeeld, wind, vegetatie, en alles wat een vuur kan verteren alle factoren in de grootte van een vuur en de richting die het neemt. Door beelden te combineren met brandstofgegevens en natuurbrandmodellen, het team hoopt nauwkeurig te kunnen voorspellen welk pad een brand aflegt.

Natuurlijk, de beoordelingen moeten in goede handen komen. Het coördineren van een reactie vereist lokale, regionaal, en nationale middelen, elk op verschillende locaties, maar de gegevens zo snel mogelijk nodig hebben in een formaat dat gemakkelijk toegankelijk en geïnterpreteerd kan worden, vooral in een datacommunicatie-beperkte omgeving. Een cloudgebaseerd systeem biedt een end-to-end pijplijn voor het ophalen van beschikbare beelden, het verwerken van de analyses, en het verspreiden van gegevens die direct in de eigen software van een gebruiker kunnen worden gebruikt, via desktop webbrowsers, en/of via mobiele applicaties. Toegevoegde visuele analyses produceren afbeeldingen en datasets die gemakkelijk te onderscheiden zijn voor een breed publiek van responders.

De afgelopen jaren hebben geleid tot een toename van de frequentie en ernst van bosbranden, overstromingen, en andere extreme weersomstandigheden. Coleman en team hopen dat op zijn minst de toegevoegde mogelijkheden van RADR de hulpverleners informatie zullen geven die kan worden gebruikt om weloverwogen beslissingen te nemen, schade aan belangrijke energie-infrastructuur te verminderen of te plannen, hulpacties plannen, en levens redden.