Naloga morda ni bolj reaktivna od gašenja. Počakate, da se oglasi alarm; ko se to zgodi, greš na požare.
Kaj pa, če bi obstajal algoritem, s katerim bi ugibanja lahko izvlekli iz preprečevanja požara? Kaj, če bi bilo mogoče analizirati dovolj podatkov, da bi gasilske enote lahko ugotovile, kje se požari najverjetneje zgodijo?
Že več kot leto dni novogoriška gasilska enota (FDNY) počne ravno to. S pomočjo podatkovnega orodja, imenovanega FireCast 2.0, je prednostno določil, katere od sto tisoč zgradb v mestu je najbolj tvegano, da bi prišlo do požara. Programska oprema uporablja algoritem petih mestnih agencij, pri čemer upošteva kar 60 različnih dejavnikov tveganja - ne le očitnih, kot je starost stavbe, temveč tudi, ali je bila sredi postopka zaprtja ali aktivnih davčnih zastav. Ne gre za velik preskok, zakaj bi finančni položaj nepremičnine lahko povzročil večjo požarno ogroženost, vendar gasilske enote do zdaj niso imele formalnega načina za to.
V resnici ni bilo tako dolgo, da je celo požarna enota tako izpopolnjena kot FDNY spremljala zgradbe v katalogih kart v lokalnih gasilskih hišah. Vsaka zgradba bi imela svojo kartico z osnovnimi informacijami - ko so jo zgradili, kvadratne posnetke, gradbeni material - in od tega naj bi poveljniki čete določili, katere zgradbe je treba pregledati, kako pogosto.
Gradbene inšpekcije so ključni del preprečevanja požarov v mestih, kot je New York, in kot verjetno sumite, to ni bil zelo učinkovit način za njihovo obvladovanje. FDNY se ponavadi bori za dosego svojega letnega cilja inšpekcijskega pregleda 10 odstotkov od 330.000 stavb v mestu, za katere je odgovoren. Če pomislite, da je eden teh objektov veliko delo, je Empire State Building.
Toda FireCast 2.0 je ta postopek že poenostavil, saj je oddelku omogočil natančnejše ciljanje na najbolj požarne zgradbe, katerih veliko let ni bilo pregledanih. Seveda inšpekcijski pregledi ne morejo vedno preprečiti požarov. Toda uradniki FDNY opozarjajo, da je bilo od leta 2013 FireCast 2.0 več kot 16 odstotkov mestnih požarov v stavbah, ki so jih pregledali v zadnjih 90 dneh, kar kaže na to, da niso bile samo prave strukture prestavljene na vrh seznamu, a tudi ko so se gasilci vrnili, da bi se borili s požari, so imeli na voljo najnovejše podatke o tlorisu stavb.
Vse pametnejši
FDNY je zadovoljen z velikim korakom, ki se ga loti tako imenovano "pametno gasilstvo", vendar je to le prvi korak. Kasneje letos naj bi oddelek nadgradil na FireCast 3.0, še bolj zmogljivo orodje, ki bo analiziralo triletne podatke 17 različnih mestnih agencij za vsako od 330.000 stavb. Vsak bo prejel oceno požarne ogroženosti. Toda ta seznam se bo posodabljal vsak dan - če na primer stavba prejme kršitev smeti, se lahko njen rezultat na naslednjem dnevu poveča. Glede na poročilo Nacionalnega združenja za požarno zaščito bo zbiranje podatkov iz vseh teh zgradb trajalo le 90 minut.
Tudi informacije, ki jih obdeluje FireCast 3.0, bodo bistveno bolj izpopolnjene. FireCast 2.0 je celotno mesto združil v en velik nabor podatkov. Nadgrajeno orodje bo namesto tega ločeno analiziralo vsakega od 49 bataljonskih okrožij v mestu, pri čemer bo ocenilo požarne ogroženosti temeljilo na požarni zgodovini in značilnostih posameznih sosesk. Vsak dan bo vključeval podatke iz mestnega sistema za poročanje 311 za klic v sili. To se morda ne zdi koristno za prepoznavanje nevarnosti požara, toda več kot polovica klicev, ki prispejo prek tega sistema, so pritožbe ali poročila o stavbah.
Ideja je ohraniti stalen tok svežih podatkov, ki prihajajo, da bi zaostrili algoritem, z upanjem, da bi gasilstvo lahko postalo bolj znanost. Kot je za revijo National Fire Protection Association povedal Ryan Zirngibl, vodilni znanstvenik za podatke FireCast, je cilj prepoznati čim več značilnosti stavb, ki so imele požar, in jih primerjati z značilnostmi stavb, ki še niso.
"Kakšna je razlika med dvema zgradbama, ki sta videti popolnoma enaki, le da je ena zgradba imela požar, " je dejal. "Kaj je tisto, kar ne vidimo pri teh stavbah?"
Roboti na morju
Nedavno je ameriški urad za pomorstvo razkril zelo drugačen pristop k prihodnosti gasilstva. Gre za 5'10-palčnega 143-kilogramskega robota SAFFiR, ki je skrajšan za Shipboard Autonomous Firefighting Robot, in inženirji v Virginia Techu so ga zasnovali, da bi na morju odstranili požare, kjer so najbolj nevarni.
Med nedavnim testom je SAFFiR lahko uporabil svojo infrardečo stereovizijo za iskanje ognja skozi gost dim in roko s cevjo z rokami dovolj dobro, da ugasne plamen. Mogoče bolj impresivno je prikazala svoje morske noge, ki so sposobne ostati navpično na kotalkajoči se ladji. Po mnenju oblikovalcev SAFFiR je bil morda njihov največji izziv.
SAFFiR še vedno čaka, preden se je pripravljen odpraviti na morje. Še vedno se bori za krmarjenje po vratih in stopniščih. Za test je v resnici njegove premike nadzoroval človek. Čeprav bo verjetno nekaj časa seznanjen s človekom, se bo morda SAFFiR lahko premaknil in sprejel odločitve sam. Ko se bo na ladji začel ogenj, bo stroj, ne človek, soočen s plameni.
