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          正在閱讀:科學家設計P-Flash人工智能系統(tǒng) 可向消防員發(fā)出閃燃警告

          科學家設計P-Flash人工智能系統(tǒng) 可向消防員發(fā)出閃燃警告

          2021-06-03 15:23:47來源:cnBeta 關鍵詞:人工智能閃燃警告閱讀量:23730

          導讀:據報道,閃燃是一種非常危險的現象。然而,得益于一種新的基于人工智能的系統(tǒng),消防員可能很快就會收到閃燃即將發(fā)生的警告。
            據外媒New Atlas報道,閃燃(Flashover)是一種非常危險的現象,在一個封閉的區(qū)域內,所有暴露的可燃材料幾乎同時被點燃。然而,得益于一種新的基于人工智能的系統(tǒng),消防員可能很快就會收到閃燃即將發(fā)生的警告。
           
            通常情況下,當結構性火災導致封閉空間的溫度達到至少593ºC(1100ºF)時就會發(fā)生閃燃,這是許多常用有機材料的大致自燃溫度。因此,它們會釋放出可燃氣體,并在或多或少的時間內點燃,即使它們沒有直接暴露在火焰中。
           
            毋庸置疑,消防員并不希望在建筑物發(fā)生閃燃時身處其中。然而,鑒于燃燒的建筑物內一片混亂,能見度有限,他們可能很難發(fā)現可見的警告信號。雖然許多建筑物都配備了熱傳感器,但這些設備通常在大約150ºC(302ºF)的溫度下停止工作,遠在閃燃發(fā)生之前。
           
            這就是P-Flash閃燃預測模型的用武之地。它由美國國家標準與技術研究院(NIST)的科學家設計,利用機器學習算法,在4033個不同的計算機模擬燃燒的三居室、一層樓的牧場式住宅上進行訓練。在美國大多數州,這是最常見的房屋類型。
           
            盡管該房屋中的虛擬熱傳感器在150ºC時切斷,但根據溫度上升的速度等變量,算法學會了預測房屋內的溫度大約何時會達到593ºC。當P-Flash隨后在其他燃燒屋模擬中進行測試時,它在預測閃燃發(fā)生前一分鐘的準確率為86%。此外,當它不太準確時,它通常會提前預測,這顯然比推遲預測好。
           
            隨后,研究人員將該系統(tǒng)與來自13個實際房屋火災的真實數據進行了測試,這些火災是在一個牧場式的測試房屋中在不同的條件下特意點燃的。盡管P-Flash在火災發(fā)生在開放區(qū)域(如客廳)的情況下仍然準確,但當火災發(fā)生在封閉的房間時,它就不那么準確了。這可能是由于當火勢最初被控制在這些空間內時,當這些火勢隨后爆發(fā)到建筑內部的其他地方時,溫度會不可預測地上升。
           
            盡管目前存在這一缺陷,但科學家們認為,一旦進一步發(fā)展,P-Flash仍然可以成為一個有價值的工具。通過將住宅的實時熱傳感器數據與建筑材料等變量信息相結合,該系統(tǒng)可以向消防員發(fā)出警告,否則他們可能不知道即將發(fā)生閃燃。
           
            這項研究在最近發(fā)表在《AAAI人工智能會議記錄》上的一篇論文中有所描述。
           
            (原標題:科學家設計P-Flash人工智能系統(tǒng) 可向消防員發(fā)出閃燃警告)
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