AI組裝空氣機器人有助於跟踪和模擬森林大火的煙霧

明尼蘇達大學次級城市的研究人員開發了配備了人工智能（AI）的空中機器人，以檢測，跟踪和分析森林大火的煙道垃圾箱。這種創新可以導致更準確的計算機模型，從而改善各種污染物的空氣質量預測。

該研究最近是 出版 v 一般環境科學場地

根據美聯社2024年的報告，從2012年到2021年，有43次森林大火受到了50,000張規定的燒傷，這需要對最佳的煙控控制工具。

以前的建模工具致力於建模火和煙霧顆粒的行為，但是數據，建模和當前現場工具的確切收集中仍然存在限制，以觀察這些花盆。在本文中，研究人員解決了煙顆粒在森林火災中的行為和傳播的確切建模和闡明燒傷的確切建模。

“關鍵步驟是了解煙顆粒的構成以及它們如何分散。”工程系教授，明尼蘇達大學大學的高級作者兼高級作家Gironing Hong說。 “較小的顆粒可以繼續前進並保持更長的懸浮量，該地區遠離原始火勢。”

使用AI的大量空氣機器人，他們能夠捕獲許多煙道環的角度，從而創建了三個維數的煙霧序列重建並分析流動模式。與傳統無人機不同，這些空中機器人可以識別煙霧並進入其收集數據。

明尼蘇達大學明尼蘇達州機器人機器人學院的研究生，本文的第一作者尼基爾·恩里希納庫瑪（Nikil Nrishnakumar）說：“這種方法提供了一系列數據，比衛星工具比衛星工具高分辨率。” “它提供了關鍵的數據，以改善建模並告知對危險的反應。”

經濟技術具有森林大火之外的潛力，可以適應沙塵暴，火山噴發和空氣其他危險。團隊的下一個目標是將研究轉化為早期發現火災和軟化的實用工具。

“早期識別是關鍵，”洪說。 “您越早看到大火，您可以回答的速度越快。”

此前，該團隊開發了一個自主系統的無人機系統，該系統是實時配備的，配備了內置的計算機視覺和傳感器，用於檢測和跟踪森林火災的煙霧部落。基於此，現在他們將使用數字構建的全息圖和具有多種能力的協調系統的數字構建 – 構建 – 構建 – 構建的構建 – 顆粒對粒子進行表徵。他們還致力於集成的無人機類型，稱為VTOL具有固定機翼（垂直起飛和降落），可以在沒有跑道的情況下飛行，並且可以飛行超過一個小時以進行觀察任務，並且範圍有所增加。

除了Kong和Nrishnakumaru外，該團隊還讓Shashank Sharma和Srijan Kumar從明尼蘇達州機器人學院摔倒。這項工作是使用聖安東尼·福爾斯（St. Anthony Fols）實驗室完成的。