Pemadam Kebakaran California Gunakan Kecerdasan Buatan untuk Mendeteksi Kebakaran Hutan

JAKARTA - Pemadam kebakaran di California menggunakan kecerdasan buatan untuk membantu mendeteksi kebakaran hutan. Ini dilakukan dengan memasukkan video dari lebih dari 1.000 kamera yang ditempatkan strategis di seluruh negara bagian ke dalam mesin yang memberi peringatan kepada petugas pertama, kapan harus melakukan mobilisasi.

Sebagai contoh potensi program ALERTCalifornia AI yang diluncurkan bulan lalu, sebuah kamera berhasil mendeteksi kebakaran yang terjadi pada pukul 3 pagi waktu setempat di Hutan Nasional Cleveland yang terpencil sekitar 80 km di sebelah timur San Diego.

Dalam kondisi orang-orang sedang tidur dan kegelapan menyembunyikan asap, kebakaran tersebut bisa saja meluas menjadi kebakaran hutan yang berkobar. Tetapi AI memberi peringatan kepada seorang kapten pemadam kebakaran yang memanggil sekitar 60 pemadam kebakaran termasuk tujuh truk pemadam, dua bulldozer, dua tangki air, dan dua kru tangan. "Dalam waktu 45 menit, kebakaran berhasil dipadamkan," kata Cal Fire, dikutip Reuters.

Dikembangkan oleh insinyur di Universitas California San Diego menggunakan AI dari DigitalPath, sebuah perusahaan yang berbasis di Chico, California, platform ini mengandalkan 1.038 kamera yang dipasang oleh berbagai lembaga publik dan perusahaan utilitas listrik di seluruh negara bagian, masing-masing mampu berputar 360 derajat atas perintah operator jarak jauh.

Sejak program AI ini dimulai pada tanggal 10 Juli, Cal Fire memberikan contoh lain di mana AI memberi peringatan kepada kapten pemadam kebakaran tentang kebakaran sebelum panggilan 911 dilakukan, meskipun mereka belum memiliki laporan komprehensif.

Neal Driscoll, seorang profesor geologi dan geofisika di UCSD dan penyelidik utama ALERTCalifornia, mengatakan bahwa ukuran sampel yang ada saat ini terlalu kecil untuk mengambil kesimpulan.

Cal Fire berharap teknologi ini suatu hari nanti bisa menjadi model bagi negara-negara dan negara bagian lain di seluruh dunia, sebuah kebutuhan yang ditekankan oleh kebakaran hutan yang sangat menghancurkan di Hawaii, Kanada, dan Mediterania musim ini.

"Teknologi ini 100% dapat diterapkan di seluruh dunia, terutama sekarang kita sedang mengalami kebakaran yang lebih besar dan lebih sering serta perubahan iklim," kata Suzann Leininger, seorang spesialis intelijen Cal Fire di El Cajon, di sebelah timur San Diego.

Bagian dari pekerjaan Leininger adalah membantu mesin belajar. Dia meninjau video yang direkam sebelumnya dari jaringan kamera tentang apa yang dianggap oleh AI sebagai kebakaran, lalu memberi tahu mesin apakah itu benar dengan jawaban biner ya atau tidak. Banyak fenomena yang bisa memicu positif palsu: awan, debu, bahkan truk dengan knalpot berasap.

Dengan ratusan spesialis yang mengulangi latihan ini di seluruh negara bagian, AI telah menjadi lebih akurat hanya dalam beberapa minggu, kata Driscoll.

"Di luar jaringan kamera, platform ini mengumpulkan banyak informasi tambahan, termasuk survei udara untuk mengukur vegetasi yang akan menyebabkan kebakaran di masa depan dan memetakan permukaan bumi di bawah kanopi," kata Driscoll.

Pesawat terbang dan drone juga mengumpulkan data inframerah dan gelombang lain yang melebihi kemampuan penglihatan manusia.

"Pada musim dingin, platform ini mampu mengukur sungai atmosfer dan lapisan salju. Tim UCSD juga mengumpulkan data tentang bekas luka bakar dan dampaknya pada erosi, dispersi sedimen, kualitas air, dan kualitas tanah," kata Driscoll.

Data tersebut, yang tersedia untuk perusahaan swasta atau peneliti akademis, pada akhirnya bisa digunakan untuk memodelkan perilaku kebakaran dan meningkatkan aplikasi AI yang belum terlihat untuk mempelajari lingkungan.

"Kita sedang menghadapi iklim yang ekstrem. Jadi kita memberikan data kepada mereka, karena masalah ini lebih besar daripada kita semua," kata Driscoll. "Kita perlu menggunakan teknologi untuk membantu menggerakkan perubahan, meskipun hanya sedikit saja.