根据加州大学洛杉矶分校安德森分校的一份报告，最近洛杉矶野火的经济影响估计在950亿至1640亿美元之间。野火导致2万多英亩（81平方公里）的土地被烧毁，迫使洛杉矶地区15万多人疏散。这使其成为美国历史上代价最高的灾难之一。
不幸的是，这不仅仅是一个孤立的事件，这仅是加州野火风险上升更广泛趋势的一部分。俄勒冈州、华盛顿州、科罗拉多州和亚利桑那州等其他州也经历了严重的野火。在全球范围内，澳大利亚、巴西和希腊等国也面临着类似的破坏。
过去二十年灾难性野火的增加引起了人们对野火预防、缓解和气候适应能力的更多关注。已经出现了各种解决方案来应对这一威胁，包括使用人工智能来增强早期检测、预测火灾行为和改进响应工作。
AiDASH是一家人工智能卫星分析公司，正在采取创新方法来应对野火风险。他们开发了一个气候风险情报系统（CRIS），该系统使用卫星图像和人工智能算法来识别潜在的危险，例如电力线附近的杂草丛生的树木，从而进行早期干预。合作重点是预防和减轻由电力线或其附近引起的野火。
电力线和野火之间有什么联系？在2016年至2020年期间，这五年中发生的野火中19%是由电力网络造成的。当电力线摇摆或过度移动时，由于与植被接触、线路倒塌、设备故障或导线拍打，电力线可能会引发野火。如果条件干燥，电力线附近的一个故障可能会引发一场大火。
根据加利福尼亚州野火安全咨询委员会（CWSAD）的一份报告，“在加利福尼亚州风险最高的地区，与植被接触的电力线导致了近40%的公用事业着火，并且是该州许多最灾难性的野火的幕后黑手。”
这些统计数据表明，电力线是高风险地区的重要点火源。AiDASH的首席执行官Abhishek Singh介绍了他们的解决方案如何帮助降低野火风险。
美国有700万英里（将近1130万公里）的电力线，有2亿多根电线杆和数十亿棵树。从历史上看，公用事业公司一直依赖每公里的人工检查，这种检查速度慢、效率低，而且往往无效。
借助CRIS，AiDASH通过使用卫星图像监测树木、电力线和周围植被来帮助识别野火风险。它可以检测可能掉在电线上的杂草丛生或不健康的树木，评估增加火灾危险的干燥条件，并跟踪可能蔓延火焰的风向。这使得公用事业公司能够在小问题变成重大野火之前采取行动。
Singh说：“我们可以使用卫星在一天内扫描数万英里。”“我们使用30厘米到50厘米的高分辨率图像来评估树木：它们的高度、健康状况和掉在电线上的可能性。我们还评估风况、树木生长和含水量，以确定着火和野火蔓延的可能性。所有这些因素都可以通过卫星技术和人工智能进行测量。”
Singh表示，卫星图像的进步使他们能够收集更深入的见解，如水分含量，从而计算燃料负荷并确定点火的可能性。人工智能通过自动化这一过程发挥着关键作用，使AiDASH能够覆盖广大地区。
公用事业公司是AiDASH的主要客户，有超过125家公用事业公司使用其产品线。CRIS为这些公司提供了一种预防公用事业相关野火的解决方案。有了及时的信息，公用事业公司可以切断电力线的电源，拯救基础设施，减少野火的影响。作为一项补充技术，CRIS可以与其他解决方案集成，包括支持人工智能的监控摄像头，以实现多管齐下的野火防治战略。
CRIS有能力帮助多个实体进行野火检测和监测，这可能有助于扩大客户群。Singh解释说：“当野火发生时，多个单位需要采取多项行动。消防部门必须采取行动控制野火，即使我们的数据没有被直接要求，也可以根据政策与他们共享。”
“我们的卫星和人工智能技术能够实现早期检测，为响应者提供更多时间。此外，通过为公用事业公司提供见解，我们帮助预防了许多野火——这是传统相机公司无法提供的。这是野火管理的一种补充方法。”
专门用于野火管理的CRIS解决方案仍处于初始阶段。然而，它正在几个试点项目中部署。目的是在广泛使用该技术之前对其进行彻底测试。
AiDASH分享了一个案例研究，美国西北部的公用事业提供商Avista整合了CRIS，以改善风暴响应和停电预测。CRIS利用20年的历史天气数据，实现了超过80%的预测准确率，帮助Avista缩短了恢复时间，提高了运营效率。AiDASH为野火预防和管理提供了一种有前景和创新的方法。它可以在减轻灾害和保护社区方面发挥关键作用。
