Роль искусственного интеллекта (ИИ) в пожарной безопасности

В современном мире безопасность становится приоритетом номер один для любого бизнеса… Респект тем, кто читал предыдущие статьи и все равно снова попался на эту уловку. Теперь нормально: искусственный интеллект постепенно захватывает мир. Интересно наблюдать за тем, как человек постепенно передает большую часть чересчур муторной или ответственной работы в «руки» программе. Сейчас ИИ наиболее всего заметен в поисках информации или жизненных советов, взять того же всем известного GPT, а также в создании и редактуре изображений, кодов или текстов… (торжественно клянусь, что этот текст написан человеком скрестил механические пальчики). Все перечисленные варианты – это только начало. Как электрический чайник или робот-пылесос, ИИ призван упростить человеку жизнь, а кое-где даже сделать ее безопаснее. Это потому, что машина, запрограммированная на определенные функции, всегда будет работать без устали, строго соблюдая алгоритм собственной задачи.

Применение искусственного интеллекта в системах обнаружения и предотвращения пожаров

ИИ, внедренная в конструкцию пожарной безопасности, автоматизирует процессы, улучшает точность обнаружения и анализа данных.

Раннее обнаружение возгорания

ИИ анализирует информацию с различных датчиков (температуры, задымления, газоанализаторов), видеокамер, спутниковых снимков и аудиоустройств. Благодаря способности выявлять аномалии, ИИ способен на обнаружение признаков пожара, например дым или огонь, в режиме реального времени.

Управление эвакуацией

ИИ может оптимизировать маршруты эвакуации, анализируя распространение огня и дыма. Это позволяет координировать пути людей и снизить риски во время эвакуации, например, с помощью голосовых команд и световых указателей.

Оптимизация пожаротушения

ИИ вычисляет необходимое количество огнетушащих веществ и координирует работу автоматического пожаротушения. В частности, дроны могут использоваться для тушения пожаров в труднодоступных местах, что значительно повышает эффективность операций.

Ложные срабатывания

Благодаря анализу контекста ситуации ИИ помогает различать легкие дымовые сигналы, например, от кулинарных практик, и более серьезные моменты, тем самым снижая количество ненужных срабатываний.

Парочка интересных примеров: некоторые компании разработали камеры наблюдения, основанные на ИИ-алгоритмах, распознающих дым с большого расстояния. Они подают сигнал тревоги задолго до срабатывания стандартных датчиков. А еще существуют роботы с ИИ для тушения пожаров на промышленных объектах, там, куда пожарному лезть слишком опасно.

Интеграция ИИ с системами пожарной безопасности и анализ данных

Интеграция ИИ с пожарной безопасностью ускоряет реагирование и повышает его точность. Если подробнее:

1. Интеграция с умными структурами. ИИ органично встраивается в существующую инфраструктуру здания, включая освещение и вентиляцию. Такой симбиоз позволяет создавать умные решения для защиты от пожаров. Например, при обнаружении дыма технология не просто сигнализирует об опасности – она еще и активно управляет вентиляцией, направляя потоки воздуха так, чтобы изолировать и устранить угрозу.
2. Точное размещение датчиков. ИИ просчитывает идеальные точки расположения оборудования, учитывая размеры помещения, высоту потолков и наличие препятствий. Это помогает избежать ложных тревог, которые могут привести к ненужным экстренным вызовам и панике.
3. Умное проектирование. ИИ берёт на себя рутинную работу по созданию проектной документации. На основе исходных данных ИИ самостоятельно готовит чертежи и технические спецификации. Так ускоряется процесс разработки проектов и уменьшается вероятность ошибок – потрясающе важный момент в сфере безопасности.
4. Анализ и прогнозирование: ИИ анализирует обширную информационную базу о пожарах и работе зданий, выявляя закономерности и потенциальные угрозы. Например, сопоставляя климатические условия с историей пожаров, ИИ может предложить конкретные меры профилактики. Тщательный анализ прошлых инцидентов помогает находить уязвимые места в системах безопасности и предотвращать повторение подобных случаев. Понимание причин пожаров позволяет разрабатывать более эффективные методы защиты.

В результате, такая интеграция улучшает реакцию на угрозы и позволяет проактивно предотвращать происшествия за счет анализа и оптимизации всех операций, связанных с безопасностью в зданиях.

Виртуальные тренировки и обучение ИИ

Основная идея виртуального обучения заключается в создании реалистичных симуляций чрезвычайных ситуаций (ЧС) с использованием ИИ, что неплохо прокачивает качество подготовки специалистов.

1. Виртуальные тренировки и реалистичные симуляции. Виртуальные тренировки позволяют моделировать разные ЧС. Это варьируется от небольших пожаров до обширных катастроф, в духе крупных возгораний в многоквартирных домах или на производственных объектах. Реалистичность важна для подготовки людей к реальным условиям, что позволяет им учиться быстро и эффективно реагировать на опасные моменты.
2. Интерактивные симуляции. Участники могут взаимодействовать с симуляцией, создающей более глубокое вовлечение. Сценарии могут изменяться в зависимости от решений пользователя, что способствует лучшему обучению.
3. Адаптация к действиям пользователя. Благодаря использованию машинного обучения, ИИ могут адаптироваться к решениям и действиям обучающегося.
4. Персонализированное обучение. Нейросети анализируют успехи и недостатки знаний обучающегося, предлагая уникальные учебные материалы для устранения пропусков в понимании. Это делает процедуру обучения более эффективной и целенаправленной.
5. Создание адаптивных тренингов. Уровень сложности заданий может быть изменен в зависимости от успехов участника, что позволяет поддерживать интерес и мотивацию. Это также снижает риск усталости от слишком сложных заданий или недостаточной нагрузки.

Примеры виртуальных тренажёров:

• «Виртуально-тренажёрный комплекс для подготовки пожарных и спасателей», разработанный в 2022 году совместно Ивановской пожарно-спасательной академией ГПС МЧС России и ЗАО «Институт телекоммуникаций» (г. Санкт-Петербург).
• VR-тренажёр по пожарной безопасности от Яндекса. В нём используется виртуальный двойник реального помещения предприятия, что позволяет сотрудникам получить информацию о планировке помещения, путях эвакуации и протоколах шагов, предпринимаемых в чрезвычайных ситуациях.
• VR-тренажёр «Действия при пожаре». В виртуальной среде создаётся реальное помещение предприятия, в котором расположены основные средства для борьбы с очагами возгорания.

Преимущества и сложности внедрения ИИ в пожарную безопасность

Основные преимущества и сложности внедрения ИИ в сферу пожарной безопасности: технологии, которые обещают сделать автоматическое пожаротушение умнее и быстрее, но их внедрение — это не просто установка нового оборудования.

Начнем с преимуществ внедрения ИИ в пожарную безопасность:

1. Ускорение реакции. Как уже упоминалось выше – ИИ замечает возгорание на ранних стадиях, тем самым сильно сокращает время реакции в экстренных ситуациях.
2. Прогнозирование и профилактика. Использование анализа информации для выявления потенциальных опасных случаев помогает предотвращать пожары до их возникновения.
3. Автоматизация механизма. ИИ снижает зависимость от человеческого фактора. Полезное преимущество, когда решения должны приниматься быстро. Более того, это предотвращает ошибки, связанные с, например, усталостью или стрессом.
4. Гибкость и адаптивность. ИИ могут подстраиваться под изменяющиеся условия в здании или в окружающей среде.
5. Предотвращает лишние затраты. Внедрение ИИ может привести к экономии средств за счет уменьшения числа ложных срабатываний и оптимизации ресурсов. Преимущество, которое со временем окупит недостаток, упомянутый ниже.

Сложности внедрения ИИ в пожарную безопасность:

1. Высокая стоимость. Разработка и внедрение ИИ – это нехилое истощение бюджета, особенно для небольших компаний. Даже крупным предприятиям порой приходится основательно просчитать целесообразность таких затрат.
2. Зависимость от качества данных. Успех работы ИИ сильно зависит от того, насколько достоверную и полную информацию он получает. Ошибки могут привести к ложным тревогам или, что еще хуже, к пропущенным сигналам о пожарах.
3. Кибербезопасность. ИИ-системы – лакомая цель для хакеров. Злоумышленники могут попытаться нарушить их работу, что создает дополнительные риски для безопасности.
4. Техническая совместимость. Встроить ИИ в уже работающие структуры пожаротушения – задача не из легких. Это требует серьезной перестройки существующих процессов и может вызвать технические затруднения.
5. Потенциал сбоев в экстремальных условиях. Когда температура зашкаливает, воздух насыщен влагой или наполнен пылью, даже самые продвинутые ИИ могут давать сбой, что ставит под сомнение их надежность в критические минуты.
6. Постоянное обслуживание и обновления. Чтобы ИИ работал эффективно, его нужно регулярно обновлять и обслуживать. Это не только требует дополнительных ресурсов, но и создает постоянную нагрузку на обслуживающий персонал.

Вывод: технология достаточно сложная, поэтому имеет смысл дотошно взвесить все нюансы ее сочетания с конкретно вашим бизнесом. Наша команда имеет большой опыт в решении технических задач, связанных с проектированием и внедрением искусственного интеллекта в системы ПБ. Доверьтесь нам, и наши ребята помогут разобраться и ничего не упустить.