墨西哥国立自治大学研发AI烟雾监测系统用于森林火灾预警

墨西哥国立自治大学（UNAM）的专家表示，该校正在开发一种基于人工智能的操作系统，该系统能够几乎实时地检测到森林火灾产生的烟雾。

国家地球观测实验室（Instituto Nacional de Estudios Geográficos y Observación de la Tierra）成员科尔韦特·戈麦斯·鲁比奥（Colvert Gómez Rubio）解释说：“这一系统旨在加强我国对森林火灾的预防和应对能力，这是该研究所与国家林业委员会（Comisión Nacional Forestal）合作的结果。”

该系统的目标是实现每10分钟在全国范围内检测到烟雾并确定其位置，并计划在今年年底前投入使用。

专家指出，为了及时识别烟雾，利用卫星数据进行监测至关重要。卫星数据能够提供全球范围内的连续覆盖和即时定位。这些图像及其处理工作都是在实验室中完成的。

科尔韦特·戈麦斯（Colvert Gómez）解释说，人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，致力于开发能够模仿自然界智能行为的系统。这类系统具备推理、学习、识别模式、决策以及适应新环境的能力。

人工智能的一个分支是机器学习（machine learning），它使机器能够从经验中学习，而无需人为为每种行为编写程序。

“机器学习的目标是从具体案例中归纳出通用知识，从而完成未被专门训练的任务。”

此外，深度学习（deep learning）是机器学习的一个分支，其中卷积神经网络（convolutional neural networks）通过应用过滤器来提取更复杂的特征。

森林火灾带来的主要风险因素包括火势和烟雾；烟雾是植被燃烧的副产品，会对人类健康、经济和环境造成严重影响。

从环境角度来看，二氧化碳（一种主要的温室气体）和二氧化硫会对全球变暖产生影响，并可能导致酸雨的形成，对水、土壤和生态系统造成负面影响。

这项研究利用了地球静止轨道上的气象卫星。这类卫星的优势在于能够持续固定地观测地球同一区域，以地球自转的速度进行数据采集，从而快速生成图像：北美地区每5分钟生成一次图像，整个地球每10分钟生成一次。

不过，这类卫星的缺点是观测高度较高，因此空间分辨率较低（通常为每像素2公里、1公里或0.5公里）。