3.09 Студија случаја: ВИ и сензорске мреже за проактивну заштиту

Ова студија случаја илуструје промену у управљању животном средином (од реактивног ка проактивном приступу), омогућену комбинацијом технологије континуираног сензорисања и вештачке интелигенције. Традиционално праћење често идентификује проблеме тек након што су се већ појавили. Нови парадигматски оквир користи вештачку интелигенцију за откривање најранијих знакова потенцијалне катастрофе, што омогућава интервенцију пре него што се она развије.

Убедљив пример овога представља рад организације Dryad Networks, која је развила „електронски нос” за шуме. Они постављају широки систем сензора на соларни погон који непрекидно надгледају ваздух и прате промене у саставу гасова. Уграђени алгоритам вештачке интелигенције обучен је да препозна специфичан хемијски потпис тињајуће вегетације – најранију фазу шумског пожара, често пре него што је дим видљив. Када сензор открије те гасове, шаље упозорење путем мрежне комуникационе структуре, омогућавајући властима да упуте ресурсе ради обуздавања пожара док је он још незнатан и могуће га је контролисати.

Да бисте приказали титлове на свом језику, молимо Вас кликните на иконицу зупчаника (подешавања), затим кликните на „Титлови/CC”, потом на „Аутоматски превод” и изаберите свој језик са листе.

Овај модел континуираног сензорисања у спрези са анализом у реалном времену заснованом на вештачкој интелигенцији има широку примену. Исти принцип се користи у алатима као што је RiverAware, који примењује машинско учење како би градовима помогао да прате здравље својих река и предстојеће поплаве, као и у системима који пружају предиктивне увиде ради смањења загађења из пумпних станица за отпадне воде. У контексту пројекта заједничког праћења река, слична мрежа IoT (енг. Internet of Things, у слободном преводу „умрежени физички објекти”) сензора могла би бити постављена дуж реке ради континуираног надгледања параметара квалитета воде као што су pH вредност, мутноћа и хемијски загађивачи. Модел вештачке интелигенције могао би да анализира овај ток података у реалном времену како би идентификовао аномалије, предвидео настанак штетних цветања алги или пратио загађење до његовог извора, чиме би се омогућио систем раног упозоравања који штити и екосистем и заједнице које од њега зависе. Ова студија случаја показује пресудну улогу вештачке интелигенције у стварању интелигентних, респонсивних система који дејствују као чувари наших природних окружења.