Theo vice.com, khi vào mùa cháy rừng ở California (Mỹ) có tới 100.000 người đã phải đối mặt với việc sơ tán ở phía nam tiểu bang và nhiều nguy cơ mất điện. Năm 2018, hơn 1,5 triệu mẫu rừng đã bị đốt cháy trên khắp bang California và 93 người mất mạng. Những đám cháy này có sức tàn phá ghê gớm và việc theo dõi chúng hiện đang là một quá trình thủ công. Nhưng bây giờ trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi điều đó.

Chính quyền Mỹ đã triển khai một dự án tự động phát hiện các vụ cháy rừng tiềm tàng bằng cách sử dụng AI. Với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, chính quyền Mỹ muốn tăng tốc độ truyền thông tin đến các dịch vụ cứu hộ và cứu hỏa, cũng như nâng độ chính xác trong việc xác định vị trí hỏa hoạn lên tới 94%.

Lực lượng không quân California của vệ binh quốc gia Mỹ (The California Air National Guard - CA ANG) là cơ quan cũng chịu trách nhiệm xác định mau chóng các vụ cháy rừng. Trong nhiều năm, đơn vị này dựa vào một nhóm phân tích đôi khi làm việc suốt ngày đêm để xử lý các bức ảnh chụp các khu rừng chụp từ trên không và tìm ra các nguồn lửa tiềm tàng. Bây giờ, CA ANG bắt đầu phân tích hình ảnh bằng AI để phát hiện các vụ cháy rừng nhanh hơn.

Công cụ phát hiện nguồn lửa được phát triên nhờ cảm hứng từ các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để phân tích hình ảnh y tế ví dụ như xác định vị trí của khối u và sự khởi đầu của mô khỏe mạnh trong quá trình quét. Nhưng trong trường hợp này, nhóm nghiên cứu đã đào tạo mô hình của họ trên hàng ngàn khung hình từ video về các vụ cháy rừng. Kết quả là hệ thống có thể xác định ranh giới của đám cháy trên hình ảnh hồng ngoại của một khu rừng đang cháy.

Ông Devaki Raj ở công ty CrowdAI, nơi triển hệ thống tự động có tên FireNet, chia sẻ rằng AI phát hiện ra đám cháy nhanh hơn nhiều so với các nhân viên đang làm việc ở thời điểm hiện tại là người trước tiên xem video, so sánh video với bản đồ và sau đó thông báo với các dịch vụ cứu hộ. Thật dễ ước tính sẽ tiết kiệm được bao nhiêu thời gian giữa việc AI tự động hoàn thành nhiệm vụ này với tốc độ 20 khung hình mỗi giây và đạt độ chính xác trên 90% so với việc cập nhật bản đồ theo cách thủ công.

Vũ Trung Hương