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據(jù)外媒New Atlas報道，閃燃(Flashover)是一種非常危險的現(xiàn)象，在一個封閉的區(qū)域內(nèi)，所有暴露的可燃材料幾乎同時被點燃。然而，得益于一種新的基于人工智能的系統(tǒng)，消防員可能很快就會收到閃燃即將發(fā)生的警告。
通常情況下，當結(jié)構(gòu)性火災導致封閉空間的溫度達到至少593ºC(1100ºF)時就會發(fā)生閃燃，這是許多常用有機材料的大致自燃溫度。因此，它們會釋放出可燃氣體，并在或多或少的時間內(nèi)點燃，即使它們沒有直接暴露在火焰中。
毋庸置疑，消防員并不希望在建筑物發(fā)生閃燃時身處其中。然而，鑒于燃燒的建筑物內(nèi)一片混亂，能見度有限，他們可能很難發(fā)現(xiàn)可見的警告信號。雖然許多建筑物都配備了熱傳感器，但這些設備通常在大約150ºC(302ºF)的溫度下停止工作，遠在閃燃發(fā)生之前。
這就是P-Flash閃燃預測模型的用武之地。它由美國國家標準與技術(shù)研究院(NIST)的科學家設計，利用機器學習算法，在4033個不同的計算機模擬燃燒的三居室、一層樓的牧場式住宅上進行訓練。在美國大多數(shù)州，這是最常見的房屋類型。
盡管該房屋中的虛擬熱傳感器在150ºC時切斷，但根據(jù)溫度上升的速度等變量，算法學會了預測房屋內(nèi)的溫度大約何時會達到593ºC。當P-Flash隨后在其他燃燒屋模擬中進行測試時，它在預測閃燃發(fā)生前一分鐘的準確率為86%。此外，當它不太準確時，它通常會提前預測，這顯然比推遲預測好。
隨后，研究人員將該系統(tǒng)與來自13個實際房屋火災的真實數(shù)據(jù)進行了測試，這些火災是在一個牧場式的測試房屋中在不同的條件下特意點燃的。盡管P-Flash在火災發(fā)生在開放區(qū)域（如客廳）的情況下仍然準確，但當火災發(fā)生在封閉的房間時，它就不那么準確了。這可能是由于當火勢最初被控制在這些空間內(nèi)時，當這些火勢隨后爆發(fā)到建筑內(nèi)部的其他地方時，溫度會不可預測地上升。
盡管目前存在這一缺陷，但科學家們認為，一旦進一步發(fā)展，P-Flash仍然可以成為一個有價值的工具。通過將住宅的實時熱傳感器數(shù)據(jù)與建筑材料等變量信息相結(jié)合，該系統(tǒng)可以向消防員發(fā)出警告，否則他們可能不知道即將發(fā)生閃燃。
這項研究在最近發(fā)表在《AAAI人工智能會議記錄》上的一篇論文中有所描述。
(原標題：科學家設計P-Flash人工智能系統(tǒng) 可向消防員發(fā)出閃燃警告)
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