Применение искусственного интеллекта в системах обнаружения и предотвращения пожаров
Современные системы пожарной безопасности всё чаще интегрируют технологии искусственного интеллекта (ИИ) для повышения точности и скорости реагирования. ИИ анализирует данные с датчиков (температуры, задымления, газоанализаторов), видеокамер, спутниковых снимков и даже аудиоустройств, выявляя аномалии, которые могут указывать на возгорание. Алгоритмы машинного обучения, включая нейронные сети и глубокое обучение, обучаются на исторических данных, распознавая паттерны, такие как тепловые всплески, искрение электропроводки или изменение химического состава воздуха. Например, ИИ способен отличить дым от пара или пыли, минимизируя ложные тревоги.
Технологии компьютерного зрения, усиленные ИИ, обеспечивают мониторинг в реальном времени, обнаруживая даже малозаметные признаки возгорания — например, тление или первые языки пламени. Такие системы внедряются на объектах с повышенными рисками: нефтехранилищах, заводах, энергетических комплексах. В «умных городах» ИИ интегрируется с городскими системами (например, управлением вентиляцией и дверными проёмами), автоматически блокируя распространение огня.
Зарубежные решения в области ИИ для пожарной безопасности
Мировые разработки демонстрируют разные подходы, вот основные из самых популярных последних разработок:
• Pano AI (США): платформа объединяет данные с камер, установленных на вышках, и спутниковые снимки для мониторинга лесов. Алгоритмы анализируют территорию радиусом до 24 км, определяя координаты возгорания с точностью до 10 метров.
• FireScout (Австралия): система использует дроны с тепловизорами и ИИ для патрулирования труднодоступных зон. В 2023 году она помогла локализовать 15 пожаров в национальных парках до прибытия спасателей.
• NEC (Япония): в Токио ИИ-алгоритмы прогнозируют риск возгорания в зданиях на основе данных о состоянии электропроводки, влажности и активности людей.
• IQ FireWatch (Германия): сеть датчиков в лесах анализирует микрочастицы в воздухе, а ИИ предсказывает вероятность пожара за 48 часов.•
На международных конференциях (например, Intersec Dubai) эксперты отмечают тренд на объединение ИИ с интернетом вещей (IoT). Например, «умные» пожарные гидранты в Сингапуре передают данные о давлении воды и температуре в единый центр, а ИИ распределяет ресурсы для тушения.
Российские разработки в области ИИ для систем пожарной безопасности
Отечественные компании активно внедряют ИИ, фокусируясь на адаптации технологий к суровым климатическим условиям и крупным промышленным объектам:
• «Росэлектроника»: внедряет ИИ-модули в пожарные извещатели, способные работать при температуре от -50°C.
• Университет ИТМО: экспериментирует с ИИ-симуляторами эвакуации, которые учитывают панику, возраст и физические особенности людей. Такие модели уже тестируются в московском метро.
• «Инкор» (Санкт-Петербург): разрабатывает системы для нефтегазовой отрасли, где ИИ анализирует данные с газовых сенсоров и вибродатчиков, предотвращая взрывы. В 2023 годуподобныерешенияснизилиложные срабатывания на 40% на объектах «Газпрома».
Государство, со своей стороны, поддерживает проекты через программу «Цифровая экономика». Например, в 2024 году стартовал пилотный проект в Сочи, где ИИ координирует работу пожарных дронов и роботов-тушильщиков.
Преимущества и сложности внедрения ИИ в пожарную безопасность
Преимущества:
• Прогностическая аналитика ИИ прогнозирует риски, анализируя данные о погоде, износе оборудования и человеческом факторе.
• Интеграция с умной инфраструктурой автоматическое отключение электросетей, активация противопожарных заслонов, управление лифтами.
• Масштабируемость решения работают как для небольших помещений, так и для территорий в тысячи гектаров.
Сложности и вызовы:
• Цифровое неравенство внедрение ИИ требует дорогой инфраструктуры, что ограничивает его применение в сельской местности.
• Этические вопросы автоматизация может привести к сокращению персонала, а ошибки алгоритмов — к юридическим конфликтам.
• Зависимость от данных качество работы ИИ напрямую связано с объёмом и релевантностью обучающих данных.
ИИ трансформирует пожарную безопасность, смещая акцент с реагирования на предупреждение. Однако успех зависит от баланса между технологиями и человеческим контролем. На выставке в Сингапуре одна из ведущих бизнес-леди нашей отрасли, она же CEO Pano AI Sonia Kastner отметили «ИИ не заменит пожарных, но даст им суперспособности — видеть сквозь стены и предвидеть огонь до первой искры». Сложно с ней не согласиться. Не сложно предвидеть, что в ближайшее время это направление будет развиваться через гибридные системы, где ИИ, дроны и роботы будут дополнять работу спасателей.