研究人员如何用AI对抗自然灾害

2019年的加州野火季节已造成6,402起火灾，并估计烧毁了250,349英亩。10月，Kincade大火成为一年中最大的大火，燃烧了索诺玛县77,758英亩。

PG&E和其他电力公司加紧了许多加利福尼亚州居民的痛苦，由于高压电线导致大风引发野火的危险，因此抢先切断了许多居民的电源。

加州的大火也挑战了企业安全专业人员，他们负责保护各自的人员，包括管理紧急疏散。例如，当大火迅速蔓延到校园时，北加州的Cal Maritime Academy下令紧急撤离。

负责保护大型散乱场地的安全专业人员如何利用他们现有的安全硬件和软件投资来更好地应对紧急情况?答案可能是空间智能，这就是安全性如何获取其安全设备和IoT设备正在生成的所有数据并将其转换为可操作的信息的方式。只有AI才有可能。

例如，得益于机器学习和AI算法，软件可以自动创建人员流动的热图，这些图是在消防演习期间创建的，以更好地跟踪人员流动，因此管理人员可以解决瓶颈，以在将来更快地撤离。

Armored Things首席安全官Kevin Davis已在包括田纳西大学在内的各种设施中部署了空间利用技术。

最近的加州野火如何对安全专业人员造成挑战？

凯文·戴维斯（Kevin Davis）：

加州的野火以通常只影响该国更多农村地区和偏远地区的方式，对城市地区造成破坏性破坏。这就是使它们更具挑战性的原因。在农村地区，应对快速发展，难以控制的灾难非常困难。市区，尤其是加利福尼亚等人口稠密的地区，面临着更高的风险和更大的挑战。在数十个辖区的警察，消防和其他紧急服务部门之间进行协调，有组织的救济和疏散工作是一项巨大的挑战，尤其是在千百万人的生命可能受到威胁时。与公民交流这些计划和努力变得更加困难。我认为我们大大低估了管理和执行灾难计划的难度，

安全专业人员如何利用现有的安全硬件和软件投资来准备紧急情况？

凯文·戴维斯（Kevin Davis）：

经验丰富的安全人员通常对他们的场所或校园有很深的了解，但是其中许多人仍然依靠手动流程来完成工作。通过利用从其现有安全解决方案中收集的数据，操作员可以做出更多基于证据的决策来预防或管理事件。更好地利用现有系统可以提供对热点和操作的详细而准确的了解，而不是仅仅依靠直觉。例如，大学校园或体育场的运营商可以使用从现有安全设备收集的实时占用率和流量数据来检测可能对运营产生重大影响的过度拥挤和瓶颈之类的风险，并在无法控制之前克服这些风险。

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