Преимущества искусственного интеллекта для оптимизации обнаружения пожара
Недавно состоялась конференция Европейского общества автоматических систем сигнализации (EUSAS), посвященная теме: «Искусственный интеллект в обнаружении пожаров и обеспечении безопасности».
Конференция EUSAS, проведенная в Интернете, в очередной раз продемонстрировала важность технологического развития для отрасли, работы по защите жизни с особым значением для пожарной и охранной промышленности.
Конференция открылась обсуждением того, что такое искусственный интеллект (ИИ), включая его историю. В центре внимания пожарной отрасли были презентации во время сессии о преимуществах и возможностях искусственного интеллекта для обнаружения пожаров и обеспечения безопасности.
Искусственный интеллект и пожарная безопасность
В своей презентации Г. Рейн из Имперского колледжа Лондона представил инновационную систему противопожарной защиты, которая сочетает в себе датчики здания, компьютерное моделирование и искусственный интеллект (ИИ). Она называется «Пожарный навигатор» и предназначена для прогнозирования движения огня внутри большого здания, заблаговременно предоставляя пожарным командам важную информацию о пламени и дыме.
Система разработана для преодоления разрыва между пожарной безопасностью и информационным моделированием зданий (BIM) за счет использования данных, уже полученных от датчиков высотных зданий, таких как датчики дыма и тепла. Быстрая и простая клеточная автоматизированная модель ассимилирует данные датчиков и с помощью методов обратного моделирования и генетических алгоритмов определяет место возгорания, время, скорость распространения пламени и скорость дыма. Тестовый пример с синтетическими данными был показан для реального здания в Лондоне.
Концепция Fire Navigator особенно подходит для защиты зданий с повышенным риском, таких как высотные здания и больницы, или критически важной инфраструктуры, такой как туннели и электростанции.
Сенсорная технология
Генеральный директор Euralarm, подробно остановился на связи между искусственным интеллектом и пожарной промышленностью. Он использовал целостный подход, определив ИИ как «технологию, используемую для добавления ценности и улучшения результатов существующего или нового процесса и системы».
В Euralarm пожарная безопасность рассматривается как экосистема, поэтому пожарная безопасность должна быть частью процесса разработки. Если предположить, что в проекте сделано все, чтобы предотвратить возникновение пожара, остается вероятность распространения пожара. Ключевым фактором, определяющим влияние этого инцидента, является время. Своевременное обнаружение и чувствительность к ненужным сигналам тревоги взаимосвязаны. Оба фактора можно улучшить с помощью новых технологий, включая технологии искусственного интеллекта.
Остается вопрос, можем ли мы использовать другие будущие побочные разработки из мира искусственного интеллекта для пожарной безопасности. Одним из таких побочных эффектов могло бы стать внедрение новых доступных сенсорных технологий.
Уязвимости, связанные с ИИ
Компания CNPP представила уязвимости, связанные с использованием искусственного интеллекта в продуктах безопасности, где она резюмировала три основные категории уязвимостей.
Первая категория состоит из состязательных атак, целью которых является получение данных, достаточно измененных, чтобы ввести модель в заблуждение. Вторая категория касается физических атак. На самом деле она основана на состязательных атаках, но применяется к реальным объектам. Третья категория - это традиционные атаки на информационные системы, ведущие к отравлению самой модели или ее обучающих данных.
Временное глубокое обучение
Использование временной информации имеет решающее значение для обнаружения дыма в видеопоследовательностях. В своей презентации Bosch Sicherheitssysteme GmbH представила работу над временными подходами, основанными на глубоком обучении, которые применяются к видеодомофоническому обнаружению дыма. Были разработаны два метода.
Во-первых, комбинация сверточных нейронных сетей (CNN) и сетей с долговременной краткосрочной памятью (LSTM), во-вторых, распространенная 3D-архитектура (i3D), которая состоит из 3D-сверток. Это два современных подхода к извлечению пространственной и временной информации из видеопоследовательностей. Был представлен новый способ обнаружения и локализации дыма в таких последовательностях, названный классификацией по ячейкам. Кроме того, было показано преимущество временных подходов перед методами CNN, которые обычно используются для обнаружения проблем в компьютерном зрении.
Законодательство и перспективы
Хотя быстрое внедрение ИИ создает захватывающие новые возможности как для отрасли, так и для отдельных лиц, оно также ставит важный вопрос: применимы ли действующие законы к ИИ? Orgalim обсудили, следует ли и как регулировать эту новую технологию. Они обрисовали состояние дел в области искусственного интеллекта в Европе. Они сосредоточены на определении ИИ, которое, по их мнению, должно быть сутью законодательной базы ЕС, и представили работу Комиссии, связанную с ИИ.
В последней презентации председатель отдела пожарной безопасности Euralarm, сказал, что, если отрасль пожарной безопасности не возьмет на себя задачу работы с законодательными, регулирующими органами и органами по стандартизации при определении вышеупомянутого нормативного ландшафта, то это сделает кто-то другой. Это потому, что использование ИИ для защиты жизней и активов имеет огромный смысл. Понятно, что путь впереди не ясен, и возникает много-много вопросов. Тот факт, что результаты работы индустрии пожарной безопасности делают мир более безопасным для миллионов людей, - лучшая мотивация для того, чтобы сосредоточить внимание на новом горизонте.
