今天一早，一則消息又“火”遍了全球——巴黎圣母院出大事了！

根據(jù)法國媒體報(bào)道，大火起始于樓頂，火勢蔓延迅猛，熊熊火焰從教堂兩座鐘樓“噴射”而出。巴黎圣母院主題結(jié)構(gòu)沒有被毀。

作為巴黎的靈魂，圣母院850年的歷史寄托當(dāng)?shù)厝说木窈托叛?，也是歐洲和世界宗教史上的代表性建筑，圣母院燒毀也讓塞納河畔的民眾為之哭泣，巴黎為之哭泣，世界為之哭泣。

然而，轟動世界的又豈止這一次失火事件。2018年11月，加州森林大火蔓延了數(shù)十萬英畝，當(dāng)?shù)鼐用癖黄仁枭ⅲ杆俾拥幕饎菀阎聰?shù)十人死亡，超過300人下落不明。

猶如人間煉獄般的森林大火

野火已經(jīng)燒毀了上萬座建筑物，成為該州現(xiàn)代歷史上毀滅性最強(qiáng)、規(guī)模最大的火災(zāi)。

2019年3月30日，四川省涼山州木里縣境內(nèi)發(fā)生森林火災(zāi)，27 名森林消防指戰(zhàn)員和 3 名地方撲火人員因此遇難。

奮力滅火的就救災(zāi)人員

接踵而至的失火事件，無情的剝奪了一個(gè)又一個(gè)寶貴的生命，一件又一件人類的文明珍寶。

在巴黎圣母院失火后，法國總統(tǒng)馬克龍宣布重建。

古馳母公司老板、法國奢侈品巨頭開云集團(tuán)（Kering）董事長兼CEO弗朗索瓦-亨利·皮諾發(fā)表聲明稱，其家族將捐款1億歐元用于修復(fù)巴黎圣母院。皮諾家族曾在2009年佳士得拍賣中拍下圓明園流失文物12生肖獸首中的鼠首和兔首，并于2013年將它們歸還中國。

在科技日益發(fā)達(dá)的現(xiàn)代，AI技術(shù)能為預(yù)防/消除火災(zāi)、災(zāi)后重建帶來什么呢？新智元梳理了從災(zāi)情模擬、衛(wèi)星定位、災(zāi)情匯總以及數(shù)字重生等幾個(gè)比較重要的領(lǐng)域，希望能讓AI在減災(zāi)重建中發(fā)揮部分作用。

數(shù)字重建：讓巴黎圣母院永生

重建損毀嚴(yán)重的巴黎圣母院已經(jīng)被法國總統(tǒng)提上了議程。

而就在去年11月去世的瓦薩大學(xué)(Vassar College)藝術(shù)學(xué)院副教授Andrew Tallon，在其生前便完成了對巴黎圣母院的掃描工作，各個(gè)角度的建筑全景、3D和細(xì)節(jié)圖片。大火過后，消逝的巴黎圣母院將在數(shù)字世界里永存。

Andrew Tallon在實(shí)地考察

用于三維存檔的技術(shù)叫做三維激光掃描/激光雷達(dá)，可以精確地（1-2mm精度）、快速地（每秒測量數(shù)十萬個(gè)點(diǎn)）獲取建筑的三維幾何信息。獲得的數(shù)據(jù)被稱為激光掃描數(shù)據(jù)或點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

激光掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立了巴黎圣母院的虛擬模型

他在2014  -  2015年的工作發(fā)現(xiàn)，國王畫廊(Gallery of Kings)幾乎已經(jīng)從鉛錘中移出了一英尺，并且大教堂的這個(gè)區(qū)域可能在工作開始之前的十年內(nèi)保持不變，讓土壤有時(shí)間沉淀。 他的作品還表明，巴黎圣母院的內(nèi)部柱子并沒有完美對齊。

雖然Andrew Tallon已經(jīng)去世，但是希望他生前的工作能夠?qū)Π屠枋ツ冈旱闹亟ㄆ鸬揭欢ㄗ饔茫?

面對火災(zāi)，AI能做些什么？

早在2016年，NASA位于加州的噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室的研究人員就在利用AI助消防員一臂之力。AI能夠收集溫度、氣體和其他危險(xiǎn)信號的相關(guān)數(shù)據(jù)，讓消防人員更準(zhǔn)確地對火場情況進(jìn)行綜合評估，并引導(dǎo)救火隊(duì)員在執(zhí)行任務(wù)時(shí)安全地通過火場。

由NASA噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室和美國國土安全部聯(lián)合開發(fā)的新型AI系統(tǒng)可以對消防活動進(jìn)行指導(dǎo)，有望提高救火效率，降低人員傷亡

該系統(tǒng)名為AUDREY，通過對火場環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)的推理，提取和理解實(shí)現(xiàn)輔助消防的目的。AUDREY利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將眾多消防設(shè)備和傳感器信息實(shí)現(xiàn)無線交互。在消防員衣服中的可穿戴傳感器可以獲取GPS位置信息，其他房間的熱量信息、危險(xiǎn)化學(xué)品和氣體成分信息，以及衛(wèi)星圖像等等。

NASA為消防員打造“云端守護(hù)天使”

作為基于云的軟件，AUDREY不僅可以向現(xiàn)場人員發(fā)送數(shù)據(jù)，還可以學(xué)習(xí)并預(yù)測后續(xù)的資源需求。AUDREY就是消防員的“云端守護(hù)天使，” AUDREY項(xiàng)目經(jīng)理Edward Chow說?！坝捎趥鞲衅髂軌驒z測到所有數(shù)據(jù)，可以避免消防隊(duì)員進(jìn)入馬上會崩潰的房間?！?

Chow表示，AI消防的效果與分析和學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)量有關(guān)?！皵?shù)據(jù)越多，AI提出有用建議的可能性就越大。我們利用復(fù)雜的推理來模擬人類的思考方式。這使我們能夠?yàn)橄绬T提供比傳統(tǒng)AI系統(tǒng)更有用的信息。”

2018年9月19日，AUDREY項(xiàng)目研究人員與當(dāng)?shù)叵谰秩藛T一起對系統(tǒng)進(jìn)行了模擬火災(zāi)現(xiàn)場測試。模擬起火建筑的是由現(xiàn)代可燃物組成的特制小屋，配備了復(fù)雜的熱電偶傳感器，先進(jìn)的熱成像和可視成像設(shè)備，甚至是耐熱的360°相機(jī)。

AI助力，衛(wèi)星定位森林火災(zāi)僅需幾分鐘

2018年11月美國加州的Camp Fire森林大火共造成85人死亡，249人失蹤重大傷亡，18000多棟建筑被毀。一直以來，對森林大火成功預(yù)測、及早發(fā)現(xiàn)、及早撲救一直是人們努力的目標(biāo)。

眾所周知，預(yù)測森林大火是非常困難的，目前，大多數(shù)火災(zāi)都是通過911報(bào)警電話，商業(yè)航班或火警了望站報(bào)告的。這種效率不一的報(bào)告方式讓一些森林火災(zāi)在起火后長達(dá)數(shù)小時(shí)、甚至數(shù)天內(nèi)還無法發(fā)現(xiàn)。

NASA拍攝的Camp Fire森林大火衛(wèi)星圖像。這場大火共造成85人死亡，249人失蹤

目前，圍繞地球軌道運(yùn)行的兩顆NASA衛(wèi)星每天掃描幾乎整個(gè)地球，并且可以發(fā)現(xiàn)火災(zāi)的熱特征。這個(gè)過程需要至少三個(gè)小時(shí)，在此期間內(nèi)，衛(wèi)星需要越過華盛頓特區(qū)外的太空飛行中心，向下傳輸數(shù)據(jù)，并通過超級計(jì)算機(jī)運(yùn)行圖像。

不過，NASA的一位工程師James MacKinnon表示，AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以讓這個(gè)過程縮短到幾分鐘。他使用來自世界各地的時(shí)間跨度長達(dá)一年衛(wèi)星圖像對系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，系統(tǒng)對火災(zāi)識別的準(zhǔn)確率高達(dá)98%。

災(zāi)后信息匯總：利用社交媒體，30分鐘摸清情況

在災(zāi)后恢復(fù)的信息交流上，社交媒體也發(fā)揮著不可替代的作用。災(zāi)害響應(yīng)AI（AIDR）就是一個(gè)用于標(biāo)記并討論災(zāi)后緊急狀況和信息的社交開放平臺。AIDR使用機(jī)器學(xué)習(xí)對數(shù)百萬條關(guān)于災(zāi)難的推文和Facebook帖子進(jìn)行分類。

緊急救災(zāi)人員可以向系統(tǒng)輸入要查找的關(guān)鍵字列表來訓(xùn)練系統(tǒng)，例如＃Campfire，或“Paradise fire”，或者從中提取社交媒體信息中的地理區(qū)域，系統(tǒng)只需30分鐘即可了解災(zāi)區(qū)情況。

為此，F(xiàn)acebook 研究團(tuán)隊(duì)就創(chuàng)建了名為“災(zāi)害影響指數(shù)(DII) 的指標(biāo)，可以衡量某地區(qū)自然災(zāi)害造成的破壞程度，該指數(shù)可用來評估火災(zāi)造成的損失程度。

這項(xiàng)研究由 Facebook AI 研究部門的研究員 Saikat Basu、Guan Pang 以及 Crowd AI 公司的機(jī)器學(xué)習(xí)主管 Jigar Doshi 共同完成，目前，這套基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估工具的準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上。

兩位天才中學(xué)生利用機(jī)器學(xué)習(xí)打造的“山火預(yù)測傳感器”

為了預(yù)測火災(zāi)，AI需要更多類型的實(shí)地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。加州的兩位高中生正在開發(fā)一種工具，可以標(biāo)記容易遭受森林火災(zāi)的干燥林區(qū)。

一般來說，對樹枝、樹葉覆蓋物的考察和測量是勞動密集型任務(wù)，需要對該區(qū)域進(jìn)行實(shí)地勘察。使用傳感器和谷歌的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)工具，Sanjana Shah和AdityaShah制作了名為“智能山火傳感器”的裝置，來獲取附近樹枝和樹葉的照片，并估算當(dāng)前區(qū)域內(nèi)的生物指標(biāo)、水分含量等數(shù)據(jù)，以確定存在多少潛在的可燃物，推算出發(fā)生火災(zāi)的可能性。

他們表示，該裝置能夠預(yù)測在100平方米范圍內(nèi)是否會發(fā)生火災(zāi)。該項(xiàng)目已入選Google的造福人類AI項(xiàng)目，共享2500萬美元的資助。

位于舊金山的公司SilviaTerra做得比這兩位高中生更全面，該公司繪制了一份地圖，將美國大陸上的森林逐塊分析。

該公司最初的客戶是木材企業(yè)，但是在微軟的AI for Earth項(xiàng)目的資助下，SilviaTerra也希望用該地圖來對抗森林火災(zāi)。SilviaTerra聯(lián)合創(chuàng)始人馬克斯·諾瓦表示，這些地圖能夠自動標(biāo)出森林火災(zāi)發(fā)生的高危點(diǎn)，幫助規(guī)劃人員找出干預(yù)的方式和地點(diǎn)。

加州Paradise及其周圍地區(qū)發(fā)生森林火災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)示意圖。藍(lán)色表示火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)較低，紅色表示火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)較高。

烏龍插曲：AI混淆巴黎圣母院與911

雖然上述提到了AI對于火災(zāi)、對于建筑的重構(gòu)，都能起到一定的作用。但在此次巴黎圣母院失火事件中，卻出現(xiàn)了一個(gè)AI烏龍事件：

Youtube算法將“巴黎圣母院失火”與“911”混為一談。

彭博社(Bloomberg)報(bào)道稱，周一巴黎圣母院發(fā)生火災(zāi)后不久，YouTube錯(cuò)誤地將現(xiàn)場直播的這起事故認(rèn)定為911陰謀論視頻。在許多有關(guān)這場大火的廣播節(jié)目下面，都是關(guān)于9/11恐怖襲擊的大英百科全書(Encylopedia Britannica)上的一個(gè)文本框。

軟件錯(cuò)誤地將巴黎大教堂的煙霧識別為2001年紐約市恐怖襲擊的視頻片段，導(dǎo)致視頻下方顯示了大英百科全書的文本框。

YouTube的一位發(fā)言人對這一錯(cuò)誤發(fā)表了評論，他說：“我們對圣母院發(fā)生的火災(zāi)深感悲痛。這些是通過算法觸發(fā)的，我們的系統(tǒng)有時(shí)會發(fā)出錯(cuò)誤的調(diào)用。我們正在禁用這些面板用于與火災(zāi)相關(guān)的直播流?！?

YouTube的AI似乎還不是非常完美，但你對AI拯救巴黎圣母院有信心嗎？