Nhà mạng ứng dụng AI và camera trên cột anten để phát hiện cháy rừng

Nhà mạng Beeline Kazakhstan gần đây đã công bố triển khai giải pháp phát hiện cháy Orman-AI tại khu vực Kostanay của đất nước. Giải pháp dựa trên công nghệ thị giác máy tính do Beeline phát triển và được lực lượng cứu hỏa của khu vực sử dụng để phản ứng nhanh hơn.

Dự án, là kết quả của sự hợp tác giữa Beeline và Cục Quản lý Tài nguyên và Môi trường Akimat của Vùng Kostanay, sử dụng hàng nghìn hình ảnh để huấn luyện Orman-AI cách phân biệt khói với các hiện tượng khác như sương mù.

Cho đến nay, 34 camera có trong phạm vi 25km đã được đặt trên đỉnh cột anten của Beeline trong khu vực. Các camera hoàn thành một lượt quay 360^o cứ sau 10 - 12 phút, với cảnh quay trực tiếp từ các camera được cung cấp cho Orman-AI để phân tích từng khung hình.

Trong trường hợp phát hiện đám cháy có thể xảy ra, một cảnh báo sẽ được gửi đến trung tâm giám sát gần vị trí đám cháy, với sai số lên tới 100m. Việc đánh giá sâu hơn có thể được thực hiện bằng máy bay không người lái để có thể báo nhu cầu cử lính cứu hoả đến khu vực.

Trong những năm gần đây, cháy rừng là một thách thức lớn trên toàn thế giới và ngày càng trở nên trầm trọng hơn do biến đổi khí hậu. Tại Kazakhstan, cháy rừng đã gây thiệt hại 103.000 ha đất vào năm 2022. Năm ngoái, một vụ cháy rừng ở vùng Abai đã khiến 14 người thiệt mạng.

Phản ứng nhanh hơn

Beeline cho biết giải pháp này đã giảm diện tích cháy rừng trung bình xuống còn 2 ha, giảm từ 7,3 ha và cho phép thời gian ứng phó dưới 1 giờ, so với 3 giờ trước đây. Maxim Tsvykov, người đứng đầu bộ phận kinh doanh mới tại Beeline Kazakhstan, nói với Light Reading trong một cuộc phỏng vấn rằng giải pháp này cho đến nay đã phát hiện được khoảng 50 đợt bùng phát.

Đó là những con số nhỏ về mặt số lượng cảnh báo, nhưng thực sự có giá trị và tác dụng không giới hạn đằng sau bởi vì không thể dự đoán được mức độ nguy hại của những vụ cháy rừng này", ông nói và cho biết thêm rằng việc phát hiện sớm là chìa khóa trong dập tắt cháy rừng.

Trong khi nói rằng không có vấn đề gì về công nghệ, ông Tsvykov lưu ý đã có một số vấn đề về vận hành. Chúng bao gồm các vết bẩn trên ống kính camera, có thể gây ra báo động sai và cần được kỹ sư loại bỏ.

Dự án khởi đầu vào năm 2022 và được mở rộng quy mô vào năm ngoái lên 34 camera. Tsvykov cho biết công ty có kế hoạch mở rộng quy mô giải pháp trong năm nay để tăng gấp đôi số lượng camera được triển khai và mang đến các khu vực khác nữa. Việc mở rộng dự án sẽ mang lại tính kinh tế theo quy mô.

​Từ phát hiện cháy đến AI tạo sinh

Tsvykov cũng cho biết giải pháp có thể được sử dụng ở các khu vực khác, bao gồm cho cả đất nông nghiệp và Beeline có kinh nghiệm sử dụng thị giác máy tính trong nhiều trường hợp sử dụng. Ví dụ: nhà mạng đã phát triển một giải pháp nhận dạng khuôn mặt được triển khai trên các ứng dụng hướng tới khách hàng, chẳng hạn như ứng dụng fintech, nơi người dùng có thể được cấp ngay thẻ Visa ảo.

Một loạt các giải pháp dựa trên thị giác máy tính cũng đã được thử nghiệm với các khách hàng, bao gồm an toàn lao động tại các khu công nghiệp; theo dõi lượng khách đến cửa hàng; các trường hợp ứng dụng cho thành phố thông minh như giám sát giao thông; cũng như các trường hợp ứng dụng trong nông nghiệp như đếm gà tại một trang trại.

Tsvykov cũng cho biết công ty đang liên tục đánh giá vai trò của mình trong lĩnh vực này. Ông nói, câu hỏi đặt ra là liệu có nên tập trung vào việc xây dựng công nghệ từ đầu hay “tìm cách trở thành nền tảng cho tất cả những người tử tế có chuyên môn và tài sản để tham gia vào thị trường thị giác máy tính”.

Beeline cũng đã tham gia vào một lĩnh vực khác của công nghệ AI. Các nhà phát triển của công ty đã sử dụng mạng neural lõi của Google để phát triển mô hình AI tổng hợp bằng tiếng Kazakhstan Kaz-RoBERTA-conversational, hay BeeBERT. Beeline cho biết đây là mô hình GenAI đầu tiên ở Kazakhstan và được cung cấp miễn phí cho tất cả các nhà phát triển phần mềm. Công ty đã bắt đầu triển khai BeeBERT trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng trên các ứng dụng số như BeeTV và ứng dụng âm nhạc có tên hitter./.