Khi các khu vực đô thị và công nghiệp mở rộng, nguy cơ hỏa hoạn gia tăng, với ước tính 36.784 vụ hỏa hoạn xảy ra hàng năm tại các cơ sở công nghiệp hoặc sản xuất chỉ riêng ở Hoa Kỳ. Các sự cố này gây ra những mối đe dọa nghiêm trọng đến tính mạng, tài sản và môi trường, tuy nhiên, các phương pháp phát hiện hỏa hoạn truyền thống, chẳng hạn như máy dò khói, máy dò nhiệt và hệ thống báo động thủ công, đôi khi không thể ngăn chặn được những sự kiện thảm khốc như vậy.

Đây là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) phát huy vai trò, mang đến các giải pháp sáng tạo để tăng cường an toàn và giảm thiểu rủi ro. Các hệ thống chụp ảnh nhiệt và thị giác máy tính do AI điều khiển đang nổi lên như những công cụ mạnh mẽ trong cuộc chiến này. Bằng cách xác định các dấu hiệu ban đầu của các đám cháy tiềm ẩn, chẳng hạn như nhiệt độ tăng bất thường hoặc sự hiện diện của khói, các hệ thống phòng cháy chữa cháy AI này cung cấp một cách tiếp cận chủ động để đảm bảo an toàn, giúp lực lượng ứng cứu đầu tiên có thời gian hành động trước khi một sự cố nhỏ trở thành một thảm họa lớn.

Vai trò của AI trong phát hiện và phòng chống cháy nổ

Các mô hình thị giác máy tính tiên tiến đang chuyển đổi công tác phát hiện và phòng chống cháy nổ bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như hình ảnh nhiệt và phát hiện khói. Cốt lõi của các hệ thống AI này là khả năng mô phỏng trí thông minh của con người, cho phép máy móc thực hiện các tác vụ mà thông thường đòi hỏi nhận thức và ra quyết định của con người.

Trong bối cảnh an toàn cháy nổ, các hệ thống AI phụ thuộc rất nhiều vào computer vision—một nhánh chuyên biệt của AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và video. Các hệ thống này được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn, cho phép chúng nhận ra các mẫu và đặc điểm cho thấy các nguy cơ hỏa hoạn tiềm ẩn, chẳng hạn như hình dạng và chuyển động của khói hoặc các dấu hiệu nhiệt cụ thể được phát hiện bởi camera nhiệt.

Khi một mối đe dọa tiềm ẩn được xác định, hệ thống AI sẽ xử lý dữ liệu thông qua các thuật toán và mô hình của nó, nhanh chóng xác định xem nó có gây ra nguy cơ hỏa hoạn hay không. Nếu phát hiện thấy rủi ro, hệ thống có thể tự động kích hoạt báo động, thông báo cho nhân viên cứu hộ hoặc thậm chí kích hoạt hệ thống chữa cháy. Phản ứng nhanh chóng và chính xác này rất quan trọng trong việc giảm thiểu thiệt hại và đảm bảo an toàn.

Camera chụp ảnh nhiệt

Camera chụp ảnh nhiệt có thể giúp phát hiện sớm các nguy cơ hỏa hoạn bằng cách xác định các bất thường về nhiệt độ có thể báo hiệu một đám cháy tiềm ẩn. Khi được tích hợp với AI, các camera này có thể xử lý dữ liệu nhiệt theo thời gian thực để phân biệt giữa các biến đổi nhiệt thông thường và các nguồn nhiệt nguy hiểm. Các mô hình thị giác máy tính có thể đóng một vai trò quan trọng ở đây bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh nhiệt để phát hiện các điểm nóng nổi bật so với môi trường xung quanh. Những điểm nóng này có thể phản ánh một bộ phận máy móc quá nóng hoặc giai đoạn đầu của một đám cháy. Sau đó, mô hình sẽ làm nổi bật các khu vực được phát hiện này bằng cách tạo một khung giới hạn xung quanh chúng. Khi các mối nguy hiểm này được xác định, hình ảnh được xử lý bởi các thuật toán AI, sau đó có thể kích hoạt báo động hoặc thông báo cho lực lượng ứng cứu đầu tiên, đảm bảo phản ứng nhanh chóng và hiệu quả.

Ngoài ra, bản đồ nhiệt có thể được sử dụng để cung cấp biểu diễn trực quan bằng mã màu của dữ liệu nhiệt. Việc sử dụng màu sắc này giúp nhanh chóng phân biệt giữa các khu vực an toàn và có khả năng nguy hiểm, nâng cao hiệu quả của hệ thống phát hiện cháy. Tuy nhiên, khi sử dụng bản đồ nhiệt cho các mô hình thị giác máy tính, điều quan trọng cần xem xét là quá trình chuyển đổi dữ liệu nhiệt thô thành bản đồ nhiệt bao gồm việc thiết lập các ngưỡng cụ thể cho các màu khác nhau. Nếu các ngưỡng này không được hiệu chỉnh cẩn thận, bản đồ nhiệt thu được có thể đưa ra những điểm không chính xác, điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng phát hiện cháy chính xác của mô hình.

‍

‍

Phát hiện khói

Bổ sung cho chụp ảnh nhiệt để phát hiện hỏa hoạn, các thiết bị báo khói hỗ trợ AI tăng thêm một lớp an toàn bằng cách tập trung vào việc phát hiện khói, thường là dấu hiệu ban đầu của đám cháy. Các thiết bị báo khói truyền thống thường hoạt động bằng cách cảm nhận các hạt trong không khí bằng cách sử dụng ion hóa hoặc cảm biến ánh sáng. Các thiết bị này có hiệu quả nhưng có thể mất nhiều thời gian hơn để phản ứng, đặc biệt là trong các tình huống các hạt khói lan chậm.

Tuy nhiên, các mô hình mới hơn bao gồm các tính năng thị giác máy tính giúp cải thiện đáng kể hiệu quả của chúng. Các thiết bị báo khói hỗ trợ AI có thể có các mô hình thị giác máy tính, được đào tạo đặc biệt trên các bộ dữ liệu để phát hiện các mẫu trực quan như hình dạng, chuyển động, màu sắc và mật độ của khói. Không giống như các máy dò truyền thống, chỉ dựa vào phát hiện hạt, các hệ thống tiên tiến này có thể sử dụng các mô hình như Ultralytics YOLOv8 để phân tích dữ liệu trực quan trong thời gian thực, xác định các mẫu khói, thay đổi độ dày và các manh mối trực quan khác thông qua các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn.

Phân đoạn (Segmentation) đặc biệt quan trọng trong các hệ thống này, đặc biệt là trong các môi trường đầy thách thức như rừng nơi khói có thể phân tán. Bằng cách sử dụng phân đoạn, mô hình có thể phát hiện và làm nổi bật khói trong môi trường xung quanh, đánh dấu và xác định rõ ràng các khu vực bị ảnh hưởng ngay cả khi tầm nhìn thấp hoặc môi trường có nhiều tán lá. 

Các mô hình thị giác máy tính hiện đại như YOLOv8 là một công cụ tuyệt vời để chia nhỏ dữ liệu trực quan thành các phân đoạn rõ ràng, cho phép mô hình đánh giá chính xác kích thước và mức độ nghiêm trọng của khói. Các thuật toán AI xử lý thông tin này dựa trên cường độ, kích thước, độ lan rộng và tính nhất quán của khói được phát hiện theo thời gian, để quyết định xem có nên bật báo động hoặc cảnh báo nhân viên ứng cứu khẩn cấp hay không, đảm bảo can thiệp kịp thời và chính xác.

‍

Phân tích dự đoán để phòng chống cháy nổ

AI không chỉ phát hiện đám cháy mà còn chủ động ngăn chặn chúng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xem xét các yếu tố môi trường như điều kiện thời tiết, mật độ thảm thực vật và hoạt động của con người, các mô hình AI có thể dự đoán rủi ro hỏa hoạn. Khả năng dự đoán này đặc biệt có giá trị trong các ngành công nghiệp có rủi ro cao như dầu khí, sản xuất và lâm nghiệp, nơi có nhiều rủi ro. Trong các môi trường này, thị giác máy tính đóng một vai trò quan trọng bằng cách liên tục theo dõi và phân tích dữ liệu trực quan, giúp xác định các dấu hiệu cảnh báo sớm có thể cho thấy nguy cơ hỏa hoạn gia tăng. Điều này cho phép thực hiện các biện pháp chủ động có thể giúp ngăn chặn hỏa hoạn trước khi chúng bắt đầu.

Lợi ích của việc phát hiện cháy bằng AI

AI đang cải thiện đáng kể cách chúng ta có thể phát hiện và ứng phó với các nguy cơ hỏa hoạn, mang lại một số lợi ích chính giúp tăng cường các phương pháp phòng cháy chữa cháy truyền thống. Một số trong số này bao gồm:

Phát hiện mối đe dọa chính xác

Các hệ thống phát hiện cháy truyền thống đôi khi có thể kích hoạt báo động sai, điều này không chỉ gây lãng phí tài nguyên mà còn tạo ra sự hoảng loạn không cần thiết. Những báo động sai này thường xảy ra vì các công nghệ cảm biến cơ bản trong các hệ thống truyền thống thiếu khả năng phân biệt giữa các mối nguy hiểm cháy thực tế và các yếu tố môi trường không đe dọa như hơi nước, bụi, khói thuốc lá hoặc khói nấu ăn. 

Ví dụ: Máy dò khói ion hóa có thể nhầm lẫn hơi nước vô hại với các hạt khói, hoặc máy dò nhiệt có thể bị kích hoạt bởi sự dao động nhiệt độ bình thường trong môi trường công nghiệp. Độ nhạy quá mức này dẫn đến báo động giả thường xuyên, làm gián đoạn hoạt động và chuyển hướng các nguồn lực khẩn cấp một cách không cần thiết.

Tuy nhiên, các mô hình phát hiện cháy dựa trên thị giác máy tính mang lại một phương pháp chính xác hơn để xác định các mối đe dọa thực sự. Các mô hình này được huấn luyện để phân tích dữ liệu trực quan, cho phép chúng nhận ra các kiểu trực quan riêng biệt liên quan đến khói, ngọn lửa hoặc các bất thường liên quan đến lửa khác. Không giống như các cảm biến truyền thống, vốn chỉ có thể phản ứng với các hạt cụ thể hoặc thay đổi nhiệt độ, các mô hình thị giác máy tính đánh giá nhiều tín hiệu trực quan trong thời gian thực, chẳng hạn như hình dạng, màu sắc và chuyển động của khói hoặc sự xuất hiện của ngọn lửa. Bằng cách đó, chúng có thể phân biệt hiệu quả giữa các nguy cơ hỏa hoạn thực sự và các sự cố vô hại như hơi nước hoặc bóng tối, giảm đáng kể khả năng báo động sai. 

Tăng cường an toàn trong môi trường rủi ro cao

Trong các môi trường có rủi ro cao như nhà máy công nghiệp, nhà máy lọc dầu và nhà máy hóa chất, khả năng xảy ra hỏa hoạn cao hơn đáng kể do sự hiện diện của vật liệu dễ cháy và máy móc phức tạp. Các hệ thống điều khiển bằng thị giác máy tính cung cấp khả năng giám sát liên tục, 24/7, có khả năng phát hiện các dấu hiệu ban đầu của các mối nguy hiểm hỏa hoạn, chẳng hạn như quá nhiệt, rò rỉ khí hoặc trục trặc thiết bị. Sự cảnh giác liên tục này cho phép can thiệp nhanh chóng, giảm nguy cơ bùng phát hỏa hoạn và đảm bảo an toàn cho cả nhân viên và tài sản có giá trị.

Tiết kiệm chi phí

Hỏa hoạn có thể gây ra thiệt hại lớn, dẫn đến sửa chữa tốn kém, giảm năng suất và tiềm ẩn trách nhiệm pháp lý. Bằng cách phát hiện hỏa hoạn sớm và giảm báo động sai, thị giác máy tính có thể giúp các tổ chức tiết kiệm chi phí. Cách tiếp cận chủ động này ngăn chặn các sự cố hỏa hoạn quy mô lớn, giảm thiểu các phản ứng khẩn cấp không cần thiết và giảm các chi phí cao liên quan đến thiệt hại do hỏa hoạn, các thách thức pháp lý và yêu cầu bồi thường bảo hiểm, đồng thời bảo vệ các khoản đầu tư.

Tính linh hoạt và khả năng mở rộng

Các hệ thống phát hiện cháy dựa trên AI mang lại sự linh hoạt và khả năng mở rộng đáng kể, giúp chúng có thể thích ứng với nhiều môi trường khác nhau, từ các doanh nghiệp nhỏ đến các khu phức hợp công nghiệp lớn. 

Ví dụ: Các mô hình như YOLOv8 có thể được huấn luyện để nhận biết các nguy cơ hỏa hoạn cụ thể, đặc trưng cho các ngành công nghiệp khác nhau, chẳng hạn như tràn hóa chất trong môi trường công nghiệp, máy móc quá nóng trong sản xuất, cháy dầu khí và cháy rừng. Để đạt được mức độ chuyên môn hóa này, mô hình sẽ yêu cầu một tập hợp đa dạng các hình ảnh mô tả các mối nguy hiểm này trong các tình huống khác nhau. Những hình ảnh này cần được phân loại và dán nhãn cẩn thận — ví dụ: hình ảnh tràn hóa chất sẽ được gắn thẻ bằng các nhãn cụ thể cho biết loại tràn, trong khi hình ảnh máy móc quá nóng sẽ được dán nhãn theo loại máy móc và các dấu hiệu quá nóng có thể nhìn thấy. Quá trình phân loại này rất quan trọng để mô hình học cách xác định chính xác các mối nguy hiểm này trong các tình huống thực tế, đảm bảo rằng nó có thể phát hiện và ứng phó hiệu quả với các rủi ro hỏa hoạn tiềm ẩn trong các môi trường khác nhau.

Những thách thức và hạn chế

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi thế trong việc phát hiện và ngăn chặn hỏa hoạn, nhưng cũng có một số thách thức và hạn chế cần xem xét.

• Chi phí ban đầu cao: Triển khai các hệ thống phát hiện cháy dựa trên AI có thể là một nỗ lực tốn kém, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ hoặc các cơ sở có nguồn lực tài chính hạn chế. Khoản đầu tư trả trước đáng kể cần thiết cho công nghệ phát hiện cháy tiên tiến này thường gây ra một trở ngại lớn, gây khó khăn cho một số tổ chức trong việc áp dụng công nghệ này.

• Sự phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng cao: Độ chính xác của AI trong việc phát hiện các nguy cơ hỏa hoạn phụ thuộc nhiều vào tính khả dụng của dữ liệu được gắn nhãn chất lượng cao. Nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc được gắn nhãn kém, hiệu suất của hệ thống có thể bị ảnh hưởng, dẫn đến những điểm không chính xác tiềm ẩn trong việc phát hiện rủi ro hỏa hoạn.

• Khả năng xảy ra trục trặc trong điều kiện khắc nghiệt: Các hệ thống AI, giống như bất kỳ công nghệ nào, không tránh khỏi trục trặc. Trong các điều kiện môi trường khắc nghiệt—chẳng hạn như nhiệt độ quá cao, độ ẩm hoặc bụi—độ chính xác và độ tin cậy của các hệ thống này có thể bị ảnh hưởng, gây ra rủi ro cho an toàn cháy nổ.

• Bảo trì và cập nhật liên tục: Để duy trì hiệu quả, các giải pháp phòng cháy chữa cháy dựa trên AI cần được bảo trì và cập nhật thường xuyên. Nhu cầu hỗ trợ kỹ thuật liên tục này có thể tốn nhiều tài nguyên, có khả năng làm tăng chi phí dài hạn liên quan đến việc sử dụng AI để phát hiện cháy.

Tương lai của AI trong phát hiện và phòng chống cháy nổ

Khi AI tiếp tục phát triển, việc tích hợp nó với các công nghệ mới nổi như robot chữa cháy và điện toán biên được thiết lập để tăng cường đáng kể các nỗ lực phát hiện và phòng chống cháy.

Robot chữa cháy được hỗ trợ bởi AI

Robot chữa cháy được hỗ trợ bởi AI đang nổi lên như một sự đổi mới đột phá trong an toàn cháy nổ, mang lại một mức độ bảo vệ mới trong môi trường quá nguy hiểm cho sự can thiệp của con người. Được trang bị các cảm biến tiên tiến, thị giác máy tính và thuật toán AI, những robot này có thể tự động điều hướng các địa hình phức tạp và nguy hiểm, phát hiện nguồn lửa thông qua hình ảnh nhiệt và áp dụng các kỹ thuật chữa cháy hiệu quả nhất. Khả năng hoạt động trong các điều kiện khắc nghiệt, chẳng hạn như nhiệt độ cao và môi trường độc hại, giúp giảm rủi ro mà lính cứu hỏa phải đối mặt. 

Những robot này có thể phối hợp với máy bay không người lái và các công nghệ chữa cháy khác, cung cấp dữ liệu theo thời gian thực và nâng cao hiệu quả tổng thể của các nỗ lực ứng phó với hỏa hoạn. Việc tích hợp AI và robotics trong chữa cháy sẵn sàng cách mạng hóa lĩnh vực này, làm cho công tác phòng ngừa và kiểm soát hỏa hoạn an toàn và hiệu quả hơn.

‍

Tích hợp điện toán biên để phát hiện cháy nhanh hơn

Trong các hệ thống phát hiện cháy truyền thống, chẳng hạn như camera hỗ trợ thị giác máy tính, máy dò khói và máy dò nhiệt, dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến hoặc camera thường được gửi đến một máy chủ tập trung, nơi nó được xử lý bởi các mô hình AI. Các mô hình này phân tích dữ liệu để xác định các nguy cơ hỏa hoạn tiềm ẩn, chẳng hạn như nhiệt độ tăng đột biến bất thường hoặc sự hiện diện của khói. Tuy nhiên, quá trình này có thể gây ra độ trễ do thời gian dữ liệu di chuyển đến và đi từ máy chủ.

Điện toán biên để phát hiện hỏa hoạn cung cấp một giải pháp sáng tạo bằng cách cho phép xử lý dữ liệu xảy ra trực tiếp tại nguồn—bên trong chính các camera hoặc cảm biến—thay vì dựa vào một máy chủ ở xa. Quá trình xử lý cục bộ này làm giảm đáng kể độ trễ, cho phép phân tích nhanh hơn dữ liệu nhiệt và hình ảnh, đồng thời phát hiện nhanh hơn các nguy cơ hỏa hoạn tiềm ẩn. Bằng cách xử lý dữ liệu gần nơi nó được tạo ra, điện toán biên đảm bảo rằng các quyết định quan trọng, như kích hoạt báo động hoặc thông báo cho người ứng cứu, xảy ra gần như ngay lập tức. Khả năng này rất quan trọng trong việc ngăn chặn hỏa hoạn leo thang và lan rộng, làm cho hệ thống phát hiện hỏa hoạn phản ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Những điều cần nhớ

Hình ảnh nhiệt và nhận dạng đối tượng bằng AI đang cải thiện đáng kể cách chúng ta phát hiện và ngăn chặn hỏa hoạn, cung cấp cảnh báo sớm hơn và xác định chính xác hơn các mối nguy hiểm cháy nổ. Các công nghệ này mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như thời gian phản hồi nhanh hơn, giảm báo động sai và tăng cường an toàn trong môi trường có rủi ro cao. 

Tuy nhiên, chúng cũng đặt ra những thách thức, bao gồm chi phí triển khai cao và nhu cầu bảo trì liên tục. Nhìn về phía trước, tương lai của AI và thị giác máy tính cho an toàn cháy nổ là đầy hứa hẹn, với tiềm năng tích hợp lớn hơn nữa với các công nghệ mới nổi như robot chữa cháy và điện toán biên, tiếp tục cải thiện công tác phòng ngừa và ứng phó cháy nổ trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Tại Ultralytics, chúng tôi đang thúc đẩy sự đổi mới AI lên một tầm cao mới. Khám phá các giải pháp AI tiên tiến của chúng tôi và theo kịp những đột phá mới nhất của chúng tôi bằng cách truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Tương tác với cộng đồng năng động của chúng tôi và xem cách chúng tôi đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp như Chăm sóc sức khỏe và Sản xuất.