Hỏa hoạn luôn là vấn đề rất đáng quan tâm trên toàn thế giới. Chỉ tính riêng ở Mỹ trong khoảng 10 năm từ 2008-2018 đã có tới 800 lính cứu hỏa thiệt mạng và 320.000 người bị thương khi làm việc, ước tính 13% những vụ trong đó liên quan tới sự cố rò điện.
Suốt hai thập kỷ qua, rất nhiều cuộc thử nghiệm mô hình hóa đã diễn ra nhưng chưa thành công. Tuy nhiên, với mong muốn giảm thiểu thiệt hại do các vụ cháy gây ra cũng như giúp quá trình giải cứu của lính cứu hỏa được suôn sẻ hơn, các nhà nghiên cứu vẫn luôn cố hết sức mình. Hệ thống FlashNet chính là minh chứng cho sự kiên trì và bền bỉ đó.
Hệ thống FlashNet được các nhà nghiên cứu đến từ Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST), Google, Đại học Bách Khoa Hong Kong và Đại học Dầu khí Trung Quốc cùng hợp tác phát triển.
Hệ thống này sử dụng các mạng nơ-ron đồ thị (GNN) để tìm hiểu mối liên hệ giữa các nguồn dữ liệu khác nhau. Đây là hệ thống tiên tiến hơn của mô hình học máy P-Flash trước đây của nhóm.
Nhóm nghiên cứu đã mô phỏng rất nhiều dữ liệu từ cách bố trí tòa nhà, vật liệu bề mặt, điều kiện cháy, cấu hình thông gió, vị trí đầu báo khói và nhiệt độ phòng của mô hình 41.000 đám cháy giả trong 17 loại tòa nhà khác nhau. Tổng cộng 25.000 trường hợp đã được sử dụng để làm mô hình huấn luyện, 16.000 trường hợp còn lại dùng để thử nghiệm.
“Cách để biến nghiên cứu thành hiện thực là tích hợp mô hình vào bảng điều khiển báo cháy thông minh để thu thập dữ liệu nhiệt độ từ các thiết bị cảm nhiệt và mô-đun máy tính xử lý dữ liệu, đưa ra dự đoán trong thời gian thực”, Wai Cheong Tam, một kỹ sư cơ khí tại NIST cho hay.
FlashNet là một hệ thống tràn đầy hứa hẹn, nhưng vẫn chưa được thử nghiệm với các dữ liệu từ các vụ cháy thật. Điều đó sẽ yêu cầu mô hình phân tích dữ liệu từ bộ điều nhiệt, carbon monoxide và máy dò khói.
Google translate