AI가 산불 진압에 도움을 줄 수 있을까?

• 사회적, 경제적, 환경적 피해를 초래하는 산불은 긴급하고 협력적인 조치가 필요하다.
• 인공지능 알고리즘과 엔드-투-엔드 화재 관리 시스템은 산불 퇴치를 위한 강력한 도구가 될 수 있다.
• 산불은 발생 위험을 성공적으로 관리하고 최소화하기 위해서는 국제적인 협력이 필요한 환경 이슈다.

 

산불의 위협이 오늘날보다 더 컸던 적은 없었다. 최근 몇 년 동안 미국, 아르헨티나, 브라질에서 이탈리아, 그리스, 호주까지 세계 각국이 산불의 심각한 영향을 받고 있다. 이로 인해 수백만 헥타르의 숲이 손실될 뿐만 아니라, 많은 인간과 동물이 생명을 잃는다. 문제는 이러한 산불의 위험이 계속 증가하고 있다는 것이다. 최근 보고된 유엔 환경 프로그램 보고서에 따르면 산불의 발생 횟수는 2100년까지 50% 증가할 것이며 각국 정부는 준비가 되어 있지 않다고 경고하고 있다.

 

 

AI를 활용한 산불 방지 방법

 

산불과 싸우기 위해서는 지능형 엔드-투-엔드 시스템을 위한 관련 데이터와 더 나은 통합 알고리즘이 필요하다. 세계적으로 산불의 수가 증가하고 있기 때문에 이러한 혁신적인 해결책과 기술을 개발할 필요가 있다.

산불 재해 관리에는 화재 예방, 예측 및 감지, 위험 및 대응 관리를 위한 솔루션이 필요하다. 이는 골든 타임에 매우 민감한 프로세스로, 즉석에서 의사결정을 내리고 신속한 정보 전달을 필요로 한다. 따라서 화재 데이터를 디지털화하여 AI 기술의 힘을 활용할 수 있도록 하는 것이 필수적이다. 

 

화재 행동 예측과 같은 문제를 해결하기 위해 AI 알고리즘을 사용하는 것이 새로운 생각은 아니지만, 보다 체계적이고 상호 연결된 접근법이 필요하다. 예컨대 스마트 엔드-투-엔드 시스템을 위한 모든 관련 데이터와 더 나은 통합 알고리즘이 요구된다.

또한 과거 화재 데이터 외에도 디지털 지도, 위성 이미지, 실시간 기상 데이터, 센서 네트워크, 소셜 네트워크 게시물 데이터 등 다양한 빅데이터를 통해 화재 예상 지역을 위성 및 지상 카메라가 감시할 수 있도록 해야 한다. 

 

사물 인터넷(IoT) 센서 데이터 및 지형도와 연계하면 이러한 빅데이터 소스를 통해 화재 감지 및 화재 확산 알고리즘을 개선할 수 있다. 또한 고급 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 소셜 네트워크를 통해 확산되는 화재 목격 또는 화재 상태에 대한 정보를 신속하게 파악하고 분류할 수 있다. 

 

이러한 모든 시스템과 알고리즘은 스마트 프레임워크를 구축하기 위해 통합되어야 한다. 이는 대화식 화재 확산 시뮬레이션을 갖춘 동적 산불 위험 맵과 동적 의사결정 지원 시스템이다.

이를 위해 세계경제포럼은 전 세계 다양한 분야의 전문가들로 구성된 커뮤니티를 구축해 화재관리 및 연구에 대한 기술협력과 과학적 지식 교류를 촉진하고 있다.

 

 

성공을 위한 조건은 무엇인가

 

전문가들은 성공적인 솔루션을 위해 3가지 요소가 필수 요소를 제시했다. 

 

1. 데이터

 

AI의 정확성은 입력 데이터와 직결된다. 상세하고 정확한 데이터 소스를 위해서는 다음 사항이 요구된다. 

 

• 고해상도 최신 데이터 수집
• 데이터 디지털화 및 표준화
• 데이터 수집 표준 개발
• 데이터 액세스

 

2. 알고리즘

 

산불 모델링 알고리즘의 개발은 진전되고 있으며, 보다 정확한 고해상도 데이터를 획득함에 따라 차세대 알고리즘을 사용할 수 있게 될 것이다. 여기에는 야간 화재에 대비한 나이트 비전 등 특수 알고리즘이 포함된다. 

3. 지식 공유

 

현재의 산불 위협 수준을 고려할 때 분산형 접근방식을 목표로 하는 것이 중요하다. 이는 글로벌 오픈 소스 데이터 스토리지와 전 세계 사용자가 참여하는 화재 조기 경보 모델을 의미한다.