04/07/2024
0Кеннет Ричард Гейпель, соучредитель и генеральный директор Robotto, рассказывает об использовании ИИ краевого уровня в FireAI для повышения эффективности операций по тушению пожаров с помощью автономных дронов и мгновенного обновления ситуации
Я служил в вооруженных силах Дании, где провел около десяти лет и трижды был направлен в Афганистан в качестве разведчика.
После третьей командировки мне захотелось сменить обстановку.
Поэтому я решил заняться другой своей страстью – робототехникой.
В университете работал в группе с людьми, которые сейчас являются моими соучредителями.
Компания Robotto возникла как результат нашей бакалаврской работы, в которой мы разработали новый метод использования нейронных сетей на дронах для вычисления объектов в 3D с помощью одной камеры.
Хотя я занимаю должность генерального директора, я вижу себя скорее как соучредителя.
Наш первый продукт был создан для борьбы с лесными пожарами.
Мы поняли, что пожарные сталкиваются с проблемой устаревших данных во время тушения лесных пожаров.
Как правило, данные, которые они используют, имеют возраст от 12 до 24 часов, часто со спутников.
Такая задержка означает, что каждый раз, когда они реагируют на пожар, операция затягивается, потому что им сначала нужно получить обновленную информацию о ситуации.
Разработка
Вдохновением послужила наша работа с ИИ краевого уровня для беспилотников.
Это означает, что вся обработка данных происходит локально на дроне, что позволяет обрабатывать данные в режиме реального времени и немедленно реагировать на ситуацию.
Мы оснастили дроны небольшими графическими процессорами или вычислительными модулями: и у нас есть специальная установка, которая взаимодействует с дроном.
Вот как это работает: вам дается карта текущей местности, вы выбираете зону операции, нажимаете кнопку “Вперед”, и дальше дрон работает полностью автономно.
Он рассчитывает маршрут к зоне, а внутри нее наш ИИ ищет огонь, дым или тепловые сигнатуры с помощью тепловизионной камеры.
Обнаружив возгорание, беспилотник составляет его карту в режиме реального времени, обеспечивая пожарным мгновенную ситуационную осведомленность.
Осведомленность в реальном времени
FireAI улучшает традиционные системы, обеспечивая осведомленность о ситуации в реальном времени.
В настоящее время пожарные работают с устаревшими данными.
При использовании беспилотников с системой FireAI первые лица могут развернуть беспилотник, чтобы мгновенно составить карту пожара на месте.
Кроме того, поскольку наша система работает автономно, беспилотники могут охватывать зоны повышенного риска и выявлять пожары по мере их возникновения, оповещая местные службы безопасности.
Наше программное обеспечение может быть интегрировано с более крупными платформами, такими как самолеты и другие беспилотные летательные аппараты, для непрерывного мониторинга обширных территорий.
Такая система обеспечивает пожарным немедленное получение данных при обнаружении пожара.
Обработка на уровне краев
Наше отличие заключается в использовании обработки на уровне краев.
Вся система спроектирована как полностью автономная, без передачи данных туда-сюда.
Вся наша навигация основана на визуальном восприятии, что означает, что система может быть развернута в любой точке мира, даже без спутниковой или иной связи.
Вы просто определяете операционную зону для беспилотника, отправляете его туда, и он все делает сам.
Беспилотник идентифицирует пожары, рассчитывает их местоположение, измеряет скорость и направление ветра. Это позволяет ему безопасно перемещаться вокруг пожаров, нанося их на карту, прежде чем обследовать остальную территорию.
Мы устанавливаем на беспилотник графический процессор, на который передаются все телеметрические данные и данные с камер. Это дает дону возможность понимать ситуацию и реагировать соответствующим образом.
Если это поможет, я могу прислать вам видео с некоторых операций в Испании, чтобы вы могли увидеть, как это работает для конечного пользователя.
GPU, или блок обработки графики, – это специализированный процессор, предназначенный для ускорения рендеринга графики.
В контексте FireAI GPU используется для выполнения сложных вычислений и обработки данных на самом дроне.
Это позволяет дрону выполнять такие задачи, как идентификация пожаров, вычисление их местоположения и автономная навигация в режиме реального времени.
Благодаря использованию GPU система может работать эффективно и автономно, не нуждаясь в постоянной передаче данных на центральный сервер и обратно.
Послеоперационный обзор
Хотя в новостях часто рассказывают о крупных лесных пожарах с огромным пламенем и обширными огненными фронтами, значительная часть операций по борьбе с лесными пожарами происходит после этих крупных событий.
Это так называемая фаза зачистки.
На этом этапе пожарные должны прочесать всю территорию в поисках очагов возгорания.
Традиционно для этого необходимо прочесать территорию с помощью своих ресурсов, чтобы обнаружить очаги теплового излучения, или горячие точки.
Используя нашу технологию, мы можем обнаружить горячие точки диаметром до 15 сантиметров и нанести их на карту.
Это позволяет пожарным гораздо быстрее обследовать такие участки с помощью воздушного обзора.
Затем они могут сосредоточить свои усилия на конкретных местах, прокладывая шланг к земле, чтобы потушить оставшиеся очаги возгорания”.
FireAI имеет функцию экспорта в формате KML.
Это позволяет создать карту пожара на основе данных, полученных с беспилотника.
Пожарным необходимо поделиться этой картой со своей командой, поэтому мы интегрировали эту функцию с различными сервисами, включая WhatsApp.
Это позволяет пожарным отправлять KML-файлы прямо с контроллера дрона всем, кому они нужны, обеспечивая мгновенный обмен внутри организации.
Во время практических испытаний с нашими коллегами из Bombers GRAF мы отдали предпочтение картографии периметра.
Это было сделано в ответ на насущные проблемы, связанные с масштабными пожарами и длительными задержками в обновлении карт пожаров.
Однако по мере развития чрезвычайных ситуаций возрастала важность оценки ситуации после операции.
Мы ввели функцию, направленную на обнаружение небольших очагов возгорания, которые могут представлять опасность при выходе из объекта.
В отличие от картографирования по периметру, которое очерчивает границы пожара, функция обнаружения очагов возгорания работает на основе предположения об отсутствии значительных источников тепла.
Он фокусируется на полетах над очагами возгорания и их точном обнаружении, а затем интегрирует их в карту для детального анализа.
Реакция пользователей
Мы разработали FireAI совместно с Датским агентством по управлению чрезвычайными ситуациями и несколькими пожарными службами, включая NASUWT, а также пожарных.
Мы обнаружили, что индустрия пожаротушения довольно традиционна и зачастую все еще использует методы 1980-х годов.
Одна из главных проблем, с которой мы сталкиваемся, – это принятие этой технологии, особенно если речь идет об автономных беспилотниках.
Существует определенная нерешительность в отношении использования автономных систем из-за оценки рисков.
Например, возникают опасения по поводу потенциальных конфликтов, если в то же воздушное пространство войдет воздушный танкер или другой самолет.
Чтобы решить эту проблему, мы спроектировали систему таким образом, чтобы пользователи могли управлять дроном вручную, когда это необходимо.
Однако мы также столкнулись с сопротивлением операторов пилотируемых самолетов, которые выполняют аналогичные задачи по картированию пожаров, что свидетельствует об определенном неприятии этой новой технологии.
Будущее пожаротушения
Наша команда сейчас находится в Турине и работает над следующей итерацией FireAI.
Поскольку лесные пожары носят сезонный характер, мы хотим создать инструмент, который пожарные смогут использовать круглый год.
Мы расширяем его возможности, чтобы включить в него поисково-спасательные операции, где он сможет обнаруживать людей в дикой природе.
Кроме того, мы включаем в систему картографию наводнений.
В настоящее время мы интегрируем FireAI в самолеты, увеличив время полета с 30 минут до трех часов.
Это значительное улучшение, и мы надеемся, что оно принесет пожарным достаточно пользы, чтобы они стали использовать эту технологию более широко”.
Об авторе
Кеннет Ричард Гейпель – соучредитель и генеральный директор компании Robotto, стартапа, получившего множество наград за интеграцию беспилотных летательных аппаратов с технологиями искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Он начал свою карьеру в вооруженных силах Дании, став самым молодым капралом и получив награду “За выдающуюся службу в вооруженных силах”.
Кеннет продолжил карьеру в области робототехники, что привело к созданию компании Robotto на основе бакалаврской работы в 2018 году.
Robotto специализируется на разработке автономных вычислительных систем для обработки данных в реальном времени в различных критически важных приложениях.
Эта статья была первоначально опубликована в июльском номере журнала Interna 2024
