محققان استنفورد راهی برای ردیابی و پیش بینی مناطق خشک و نقاط پر خطر ، با استفاده از هوش مصنوعی
و یادگیری ماشین و تصـــاویر مـــاهواره ای پیـدا کرده اند . در حال حاضر نحوه آزمایش جنگل ها و گلخانه ها
برای حساسیت به آتش سوزی با جمع آوری دستــی شاخه هــا و شاخ و برگ و آزمایش میزان آب آنها است .
که دقیق و قابل اعتماد است ، اما بدیهی است که بسیار کار دشـــواری است . اما خوشبختانه بــا استفاده از
هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشینی می توان بر این مشکل قلبه کرد.
مـــاهواره های Sentinel و Landsat آژانس فضــایی اروپــا یک مجموعه تصویری از سطح زمین راگــــردآوری
کرده اند که می تواننـد مـنـبـع ثـانویه ای بـــرای ارزیابی خطر آتش سوزی باشند . این اولین تلاش بـــرای ایجاد این
نـوع مـشـاهـدات از تصـاویر مـداری نیست ، اما تلاش های قبلی به اندازه گیری های بصری “بسیــار خــاص سایت”
وابسته بودند ، به این معنی که روش تجزیه و تحلیل بسته به مکان متفاوت بود. ایـن راهـکـار بـدون شـکاف است
امـا هـنـوز هـم مـقـیـاس کـردن آن سخـت است. پیشـرفتی کـه تیم اسـتـنـفـورد از آن بـهـره گـرفتـه ، مـاهـواره های
Sentinel “رادار دیـــافراگم مصنوعی” هستنـــد کـــه مـــی توانند پوشش جنگل را حذف کرده و از سطح زیرین
تصویر برداری کنند. این تیم این تصاویر جدید را که بطور منظم از سال 2016 جمع آوری شده اند ، به یــک مدل
یادگیری ماشین به همراه اندازه گیری دستی که توسط سرویس جنگل ایالات متحده انجام شده است ، تغذیه کردند.
آنها سپس عامل هوش مصنوعی حاصل را با آزمایـــش پیش بینی بر اساس داده های قدیمی که قبلاً جواب آنها را
می دانستند ، آزمایش کردند. و جواب به دست آمده دقیق بـــود ، اما بیشتر از همه در اسکراب ها ، یکی از رایج
ترین بیوم های غرب آمریکا و همچنین یکی از مستعدترین آتش سوزی هایی که در آمریکا وجود دارد.
