根據加州大學洛杉磯分校安德森分校的一份報告，最近洛杉磯野火的經濟影響估計在950億至1640億美元之間。野火導致2萬多英畝（81平方公里）的土地被燒毀，迫使洛杉磯地區15萬多人疏散。這使其成為美國歷史上代價最高的災難之一。

不幸的是，這不僅僅是一個孤立的事件，這僅是加州野火風險上升更廣泛趨勢的一部分。俄勒岡州、華盛頓州、科羅拉多州和亞利桑那州等其他州也經歷了嚴重的野火。在全球范圍內，澳大利亞、巴西和希臘等國也面臨著類似的破壞。

過去二十年災難性野火的增加引起了人們對野火預防、緩解和氣候適應能力的更多關注。已經出現了各種解決方案來應對這一威脅，包括使用人工智能來增強早期檢測、預測火災行為和改進響應工作。

AiDASH是一家人工智能衛星分析公司，正在采取創新方法來應對野火風險。他們開發了一個氣候風險情報系統（CRIS），該系統使用衛星圖像和人工智能算法來識別潛在的危險，例如電力線附近的雜草叢生的樹木，從而進行早期干預。合作重點是預防和減輕由電力線或其附近引起的野火。

電力線和野火之間有什么聯系？在2016年至2020年期間，這五年中發生的野火中19%是由電力網絡造成的。當電力線搖擺或過度移動時，由于與植被接觸、線路倒塌、設備故障或導線拍打，電力線可能會引發野火。如果條件干燥，電力線附近的一個故障可能會引發一場大火。

根據加利福尼亞州野火安全咨詢委員會（CWSAD）的一份報告，“在加利福尼亞州風險最高的地區，與植被接觸的電力線導致了近40%的公用事業著火，并且是該州許多最災難性的野火的幕后黑手。”

這些統計數據表明，電力線是高風險地區的重要點火源。AiDASH的首席執行官Abhishek Singh介紹了他們的解決方案如何幫助降低野火風險。

美國有700萬英里（將近1130萬公里）的電力線，有2億多根電線桿和數十億棵樹。從歷史上看，公用事業公司一直依賴每公里的人工檢查，這種檢查速度慢、效率低，而且往往無效。

借助CRIS，AiDASH通過使用衛星圖像監測樹木、電力線和周圍植被來幫助識別野火風險。它可以檢測可能掉在電線上的雜草叢生或不健康的樹木，評估增加火災危險的干燥條件，并跟蹤可能蔓延火焰的風向。這使得公用事業公司能夠在小問題變成重大野火之前采取行動。

Singh說：“我們可以使用衛星在一天內掃描數萬英里。”“我們使用30厘米到50厘米的高分辨率圖像來評估樹木：它們的高度、健康狀況和掉在電線上的可能性。我們還評估風況、樹木生長和含水量，以確定著火和野火蔓延的可能性。所有這些因素都可以通過衛星技術和人工智能進行測量。”

Singh表示，衛星圖像的進步使他們能夠收集更深入的見解，如水分含量，從而計算燃料負荷并確定點火的可能性。人工智能通過自動化這一過程發揮著關鍵作用，使AiDASH能夠覆蓋廣大地區。

公用事業公司是AiDASH的主要客戶，有超過125家公用事業公司使用其產品線。CRIS為這些公司提供了一種預防公用事業相關野火的解決方案。有了及時的信息，公用事業公司可以切斷電力線的電源，拯救基礎設施，減少野火的影響。作為一項補充技術，CRIS可以與其他解決方案集成，包括支持人工智能的監控攝像頭，以實現多管齊下的野火防治戰略。

CRIS有能力幫助多個實體進行野火檢測和監測，這可能有助于擴大客戶群。Singh解釋說：“當野火發生時，多個單位需要采取多項行動。消防部門必須采取行動控制野火，即使我們的數據沒有被直接要求，也可以根據政策與他們共享。”

“我們的衛星和人工智能技術能夠實現早期檢測，為響應者提供更多時間。此外，通過為公用事業公司提供見解，我們幫助預防了許多野火——這是傳統相機公司無法提供的。這是野火管理的一種補充方法。”

專門用于野火管理的CRIS解決方案仍處于初始階段。然而，它正在幾個試點項目中部署。目的是在廣泛使用該技術之前對其進行徹底測試。

AiDASH分享了一個案例研究，美國西北部的公用事業提供商Avista整合了CRIS，以改善風暴響應和停電預測。CRIS利用20年的歷史天氣數據，實現了超過80%的預測準確率，幫助Avista縮短了恢復時間，提高了運營效率。AiDASH為野火預防和管理提供了一種有前景和創新的方法。它可以在減輕災害和保護社區方面發揮關鍵作用。