Для обеспечения пожарной безопасности на объектах разного тип, назначения разработано множество эффективных устройств, комплексных решений, автоматизирующих контроль и своевременное оповещение о необходимости эвакуации. Благодаря искусственному интеллекту появилась возможность модернизировать традиционные методы, существенно повысив эффективность применения устройств предупреждения, пожаротушения.
Особенности классических противопожарных систем
Типовое решение проблемы раннего обнаружения возгорания, своевременного оповещения, пожаротушения включает дымовые, температурные датчики, спринклеры, газовое оборудование, элементы звуковой, световой сигнализации. Классические системы сохраняют актуальность благодаря относительно низкой стоимости реализации, а также приемлемых результатов, полученных на протяжении продолжительного периода применения. Но типовые решения не лишены недостатков.
Проблемы привычных систем пожаротушения:
- Продолжительный период реагирования. Датчики способны фиксировать возникновение опасной ситуации только после возникновения пожара и получения данных о превышении установленных значений температуры, задымления.
- Ошибки срабатывания. Элементы контроля нередко ошибаются при выявлении задымления или открытого огня. Например, реагируют на пыль, пар.
- Человеческий фактор. Классические противопожарные системы требуют регулярного обслуживания и контроля работоспособности. Для выполнения некоторых функций не обойтись без оператора.
- Неспособность анализировать, прогнозировать, предупреждать о рисках возникновения пожара. Типовые решения направлены только на обнаружение, оповещение и тушение.
Возможности искусственного интеллекта
Преимуществом нейронной сети является способность анализировать текущую ситуацию, принимать решения с учетом множества внешних факторов и заложенных в программу данных. Благодаря возможностям искусственного интеллекта разрабатывают новые решения, значительно повышающие уровень защиты от пожаров. Путем внедрения современных технологий в классические противопожарные системы удается повысить скорость реагирования, эффективность тушения, снизить риски блокировки людей в здании, сократить количество ложных срабатываний.
Примеры применения ИИ
Внедрение искусственного интеллекта в систему видеонаблюдения позволило распознавать очаги задымления на большом расстоянии, задолго до реагирования обычных анализаторов дыма. Благодаря производству многофункциональных датчиков со встроенной системой AI удается определять одновременно тип и уровень угрозы, тем самым предотвращать ложные срабатывания. Дроны под управлением ИИ способны самостоятельно контролировать территории большой площади, выявлять очаги возгорания, сообщать координаты пожарным службам. Пожарные роботы умеют проникать в опасные зоны, анализировать ситуацию, эффективно тушить пожары с выявлением наиболее опасного источника горения.
