Исследователи из Национального института стандартов и технологий разработали модель нейронной сети для прогнозирования вспышек очагов воспламенения. Об этом сообщает Techxplore.

В ходе испытаний модель искусственного интеллекта FlashNet продемонстрировала точность до 92,1% в выявлении вспышек более чем в 12 планах жилых этажей. Ранее большинство инструментов прогнозирования на основе машинного обучения обучались на однотипном плане.

Вспомогательным инструментом FlashNet выступают графовые нейронные сети, которые обычно применяются для оценки загруженности дорог. В комплексе с новой моделью ИИ они помогают спрогнозировать вероятность возникновения вспышек в рамках всей площади помещения в режиме реального времени.

Исследователи смоделировали в цифровом виде более 41 000 пожаров в 17 типах зданий. Кроме планировки, в зданиях различались такие факторы, как очаг возгорания, типы мебели, закрытые или открытые двери и окна. Они предоставили модели ИИ набор из почти 25 000 случаев пожара для обучения, а затем 16 000 для тонкой настройки и окончательного тестирования.

FlashNet оценивала риски с точностью до 92,1% и на 30 секунд опережала в прогнозах аналогичные модели ИИ.

Исследователи планируют развернуть модель в реальных сценариях пожара.