Штучний інтелект та LiDAR змінюють підхід до планування маршрутів рятувальних операцій

Моделювання сценарію, в якому рятувальники планують порятунок пораненого туриста.

Джерело: phys.org

Деталі:

Від центральної точки автори обрали 1000 випадкових напрямків і побудували маршрути за допомогою двох різних моделей: одна враховувала лише крутизну схилу, а інша — модель STRIDE. STRIDE (праворуч, червоний) використовувала існуючі шляхи якомога довше, перш ніж звертати, визначаючи маршрути, які були б інтуїтивно зрозумілими для людини на місцевості. Модель лише з крутизною схилу (ліворуч, синій) пропонувала мало подібних маршрутів, ігноруючи дороги та стежки.

Уявіть, ви пожежник, що стримує лісову пожежу. Пожежа поширюється за межі вогневої лінії, змушуючи вашу команду використовувати заздалегідь визначені маршрути евакуації. На початку дня начальник групи оцінив час, необхідний для досягнення зони безпеки. Під час втечі ви дивитесь на годинник, сподіваючись, що розрахунок був точним.

Пожежники в основному покладаються на багаторічний досвід і інформацію з місця події для вибору маршрутів евакуації, без суттєвої підтримки з боку цифрових карт або повітряних даних. Існуючі інструменти враховують лише крутизну місцевості при оцінці часу подорожі.

Однак підйом по крутому схилу може бути швидшим, ніж рух через рівну місцевість, засипану валунами чи зарості. Пожежники, рятувальники та інші фахівці потребують інструмента, який враховував би всі особливості ландшафту для точного прогнозування часу переміщення.

У новому дослідженні вчені з Університету Юти представили модель Simulating Travel Rates in Diverse Environments (STRIDE), першу модель, яка враховує шорсткість поверхні та щільність рослинності, а також крутизну схилів, для точного прогнозування часу пішохідних переміщень.

"Одне з основних питань безпеки пожежників — це мобільність. Якщо я в лісі, як мені швидше вибратися і скільки це займе часу?" — каже Міккі Кемпбелл, науковий співробітник і провідний автор дослідження.

Довідково:

Автори проаналізували дані LiDAR та провели польові випробування, щоб розробити просте й точне рівняння для визначення найефективніших маршрутів у різних середовищах — від міських до лісистих місцевостей.

• #АІ
• #LiDAR
• #моделювання