人工智能和机器人技术在下一代消防领域展开合作

文章作者:Ludovic Rembert

这是一下AI和机器人正在习惯于战斗世界的火灾以及未来为这些技术的持有量。

去年,美国经历了i在一个多个世纪之中越来越糟糕的火季而且震中是加利福尼亚州。这有点讽刺,因为那个国家的主要产业之一 - 集中在硅谷的技术部门 - 是预防火灾,对抗它们的新方法,并拯救生命。

消防队员对科技并不陌生,消防机器人已经出现了10年。然而,这些新方法关注的是AI和机器人之间的联系。中心想法是,如果AI已经被用来保护政府和企业来自网络攻击和其他形式的看似不可预测的风险,那么这些相同的AI系统可以用于对抗火灾。

在这篇文章中,我们将看看人工智能和机器人是如何被用于世界各地的灭火,并调查这些技术的未来。

下一代消防机器人

首先,值得注意的是,消防机器人的想法本身并不是一个新的。机器人已被用来战斗十多年了在这个过程中,已经拯救了数百(也许数千)人的生命。现在开发和发布的机器人的不同之处在于它们不依赖于人类控制器:相反,它们依赖于人类控制器能自己开车

这是如此巨大的进步,这一事实指向了人们对消防机器人的一个经常被误解的观点。大多数人在被要求考虑这种机器人的设计限制时,都会强调他们面临的明显危险——火,以及它非常热的事实。然而,事实上,至少从20世纪60年代起,我们就已经能够制造防火机器人了(这在很大程度上要归功于太空计划)。对于大多数机器人来说,问题在于它们的人类操作人员无法透过烟雾看到东西。


图1所示。时间对消防队来说至关重要。AI和机器人技术对于快速做出拯救生命的决定至关重要。Freepik)

建筑消防机器人的困难不是硬件之一,而是软件。现在,随着持续集成和连续送货等方法,能够在开发的情况下向这些机器人推出新软件,这些机器人可能会真正能够为自己思考。

走向真正的智力

到2020年,真正的智能消防机器人的出现还有很长的路要走。然而,在这方面有了迅速的进展在边缘设备上部署AI,并将重要的投资水平倾向于行业:据估计,艾丽将会向全球经济增长15.7万亿美元到2030年。这反过来又让人们对人工智能的最终影响产生了很大的乐观情绪。在一个2020数字技能调查,78%的专业人士同意AI是即将到来的数据科学对数据科学影响最大的技术。

这种乐观表不仅仅是炒作。今天部署了真实的系统,使AI有限地利用AI来帮助第一响应者导航危险环境。作为KarenPanetta,塔夫茨大学工程学院的IEEE研究员和研究生教育院长,最近告诉《设计新闻》“我们的研究利用人工智能来帮助这些动态情况,通过提供实时图像增强功能来消除烟雾、雾、雨、雪,并利用识别算法来关注感兴趣的对象,如人类、动物和其他物理对象。这将帮助救援人员更好地在危险环境中航行。”


图2。人工智能使用数据向应急人员和附近的平民发出警报,并保护这些敏感数据(来源:Istock.)

在全国各地正在进行类似的研究项目。奥黛丽例如,是由美国国家航空航天局(NASA)喷气推进实验室(JPL)开发的软件申请,其中包括国土安全部的资金(DHS)科技局(S&T)执行数据融合并为第一个受访者提供量身定制的情境感知。系统背后的想法是,它可以采取火灾的历史数据 - 无论是真实的野火和测试烧伤 - 并使用AI更好地预测未来的火灾如何发展和改变。

预防和反应

事实上,奥黛丽是众多旨在利用人工智能提高灾难应变能力的项目中的第一个——不仅仅是预防和救火,还包括管理医疗系统和协调应急小组。让我们回到我们开始的地方,加利福尼亚州正在与微软(Microsoft)合作开展这些项目中最大的一个,这代表了迄今为止最先进的人工智能和机器人部署,以预防和应对灾难。

看一下t他在这个新计划上文件而且它的三个元素将被引人注目。一个是这里使用的“机器人”不是拟人“Androids”人们可能会想象。相反,该程序利用了一个庞大的IOT传感器网络,都在地面上并使用遥感,将数据馈送到其AI系统。

该项目第二个令人兴奋的发展是,它采取了一种真正的合作方式来部署人工智能。例如,微软已经认识到,人工智能系统的主要价值之一是它们可以减少人为错误。因此,在这种方法中,人工智能不是试图用人工智能取代人类操作员,而是被用来向人类管理者提供有根据的预测,他们对如何处理它们有最终的决定。

最后,该计划明确认识到许多公民(特别是在加利福尼亚州)会对他们的数据如何被收集、使用、处理和保护产生合理的担忧。因此,除了用于灾难响应的人工智能,该项目还探索了如何人工智能可以改善网络安全,从而保护它正在使用的相同数据。

未来

最终,这些发展的目标不一定是将人类从救火过程中移除。无论人工智能有多“智能”,灾难反应都包括只有人类才能做出的道德和伦理决定。然而,越来越明显的是,人工智能和机器人,由于他们的能力将大数据变为智能数据,可以帮助人们通过为他们提供他们所需的准确,实时智能来帮助这些决定。

本文最初发表于嵌入式

Ludovic Rembert.他是一名安全分析师、研究员,也是PrivacyCanada.net的创始人。在从事各种技术和网络安全方面的自由写作之前,他的职业生涯是一名网络安全工程师。

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