산불 관리 영역에서는 인공 지능(AI) 및 기계 학습 기술의 성숙도 증가와 비용 감소로 인해 환경이 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 이러한 발전은 산불을 감지, 모니터링 및 대응하는 방식을 변화시키고 있으며 전 세계적으로 증가하는 산불 위협에 맞서 희망의 등대를 제공하고 있습니다. 

이 분야에서 가장 주목할만한 발전 중 하나는 사물 인터넷(IoT) 메시 네트워크에 연결된 태양열 센서의 배포입니다. 같은 회사 드라이어드 이러한 센서를 숲 속 깊은 곳에 배치하여 초기 산불 감지에 중요한 환경 조건에 대한 실시간 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 했습니다. 센서 네트워크와 함께 다음과 같은 기업이 예시하는 드론 기술의 혁신 스퀴시 로봇공학, 산불 발생을 신속하게 식별하고 추적할 수 있는 항공 모니터링 기능을 제공합니다. 

이러한 발전을 보완하는 것은 다음과 같은 원격 작동 연료 희석 기계입니다. 번봇이는 화재가 발생하기 쉬운 지역의 연료 부하를 줄여 잠재적인 산불의 강도를 완화하는 데 도움이 됩니다. 또한, 산불 지능을 갖춘 자율 항공기와 수동 항공기의 통합은 비, 산불 발화에 대한 신속한 대응과 진압이 가능하며, 화재가 통제할 수 없을 정도로 확대되기 전에 화재를 진압하는 데 중요합니다. 

현재 산불 예방의 한계 

그러나 이러한 기술이 최대의 효능을 달성하려면 시너지 효과가 있는 접근 방식이 필수적입니다. 센서 네트워크, 드론 감시, 공중 소방 기능을 결합하여 토지 관리자는 산불 예방과 생태계 관리를 위한 강력한 툴킷을 만들 수 있습니다. 

불행하게도 정부 자금은 전통적으로 사전 예방적 탐지 및 예방 조치보다는 소방 활동에 편향되어 왔습니다. 이러한 자금 격차로 인해 예방적 혁신의 광범위한 배치가 방해를 받아 산불 기술 개발의 최전선에 있는 기업의 자본 접근이 제한되었습니다. 

가장 신뢰할 수 있는 예방 조치 중 하나는 처방된 화재로 남아 있으며, 이는 수천 년 동안 인간이 사용해 온 기술입니다. 오늘날까지 제어된 화상은 불도저와 같은 기계적 대안에 비해 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 그 효율성에도 불구하고 규정된 화재는 제한된 재정 자원과 인력으로 인해 제약을 받고 있으며, 이는 기술 중심 예방 솔루션의 긴급한 필요성을 강조합니다. 

카메라는 산불 감시를 위해 널리 배포되지만 높은 초기 비용과 잠재적 사각지대 등 심각한 단점이 있습니다. 마찬가지로, 기존 위성 시스템은 연소량이 가장 많은 시간대의 정전 기간, 햇빛으로 인한 잘못된 경보 등의 한계에 직면해 있어 보다 정교한 모니터링 솔루션의 필요성이 강조됩니다. 

미국에서만 산불로 인한 경제적 피해가 엄청나며 연간 394억 달러에서 893억 달러에 이르며 이는 GDP의 2~4%에 해당합니다. 대응 시간을 15분만 줄이면 대규모의 비차단 화재 발생 빈도가 크게 줄어들 수 있으므로 고급 탐지 및 진압 기술에 대한 투자의 중요성이 강조됩니다. 

AI는 산불 관리 혁신 성장의 핵심입니다 

AI 알고리즘과 결합된 원격 감지는 산불 모니터링 기능에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다. 같은 회사 파노 실시간 위성 및 항공 이미지를 활용하여 산불 활동을 감지 및 분석하여 시기적절하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 다음과 같은 매개변수 보험 기업에서 사용하는 위험 모델링 소프트웨어가 있습니다. 주전자, 정보를 바탕으로 보험 인수 결정을 내리는 데 유용한 정보를 제공하여 산불 관련 위험을 보다 정확하게 평가하고 완화할 수 있도록 돕습니다. 

소방 분야에서는 다음과 같은 혁신이 계속해서 나타나고 있습니다. 여기에는 최초로 마이크로 허리케인으로 산불을 진압할 수 있는 최초의 탑재형 제트 엔진이 포함됩니다. 팀 와일드파이어. 마찬가지로, 물과 유해 화학물질을 사용하지 않는 난연성 제제의 발전도 이루어졌습니다. 파이로칠 과 NeroShield, 전통적인 소방 방법에 대한 환경적으로 지속 가능한 대안을 제공합니다. 

산불 위험 및 탄력성 혁신: 과제 영역 및 성숙도 

더욱이 AI를 드론 기술에 통합하면 모니터링 및 대응 능력을 향상시킬 수 있는 엄청난 가능성이 있습니다. 브리스톨 대학교(University of Bristol)와 같은 학술 기관은 소방 작전 중에 실시간으로 전략을 조정하고 전환할 수 있는 AI 기반 드론 개발에 앞장서고 있습니다. 파이프라인을 더 진행하면 응답 시간을 2분까지 단축할 수 있는 기술이 시장을 크게 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다.  

전체 산불 수명주기를 다루려면 예방, 탐지, 진압 조치를 포괄하는 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 따라서 산불 관리 시장의 세분화된 특성을 반영하여 산불 관리의 여러 측면을 포괄하는 솔루션에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 

이러한 어려움에도 불구하고 산불 관리 시장은 작지만 꾸준한 성장을 경험하고 있으며, 연평균 복합 성장률(CAGR) 3.6%로 2028년까지 6.9억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 산불 예방 및 관리 이니셔티브에 대한 투자 증가와 고위험 지역의 산불 보험 적용에 대한 정부 의무화에 의해 주도됩니다. 그러나 위험에 대한 인식이 높아지고 있음에도 불구하고 이러한 수준의 정부 예산으로는 충분하지 않다는 점을 과소평가할 수 없습니다. 

AI, 기계 학습 및 센서 기술의 융합은 누적 방식으로 완전히 배포되면 산불 관리에 혁명을 일으킬 가능성이 있으며, 점점 커지는 산불 위협에 맞서 싸우는 데 희미한 희망을 제공합니다. 시장이 발전하고 기술이 성숙해짐에 따라 솔루션을 통합하여 여러 과제를 동시에 해결할 수 있는 사람에게는 큰 기회가 존재합니다.  

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• 출처: https://www.cleantech.com/outsmarting-wildfires-with-artificial-intelligence/