Отправить статью по E-mail Зарубежный опыт применения технологий искусственного интеллекта для пожаротушения в особо сложных условиях на примере учений подразделений пожарной охраны США, Канады и Японии
- Авторы: Шкитронов М.Е1
-
Учреждения:
- Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий имени Героя Российской Федерации генерала армии Е.Н. Зиничева
- Выпуск: Том 6, № 8 (2025)
- Страницы: 132-137
- Раздел: СТАТЬИ
- URL: https://ogarev-online.ru/2712-9950/article/view/375018
- ID: 375018
Цитировать
Аннотация
актуальность темы исследования обусловлена возрастающей частотой и интенсивностью природных и техногенных катастроф, сопровождающихся крупными пожарами в лесных массивах, высотных зданиях и на промышленных объектах с повышенной опасностью. Изучение зарубежного опыта применения интеллектуальных технологий в сфере пожаротушения может быть полезен для совершенствования работы Государственной противопожарной службы Российской Федерации. Целью исследования является систематизация имеющегося зарубежного опыта применения технологий ИИ в деятельности подразделений пожарной охраны США, Канады и Японии для пожаротушения в особо сложных условиях, выявление наиболее перспективных направлений и возможностей их адаптации в отечественной практике. Для достижения поставленной цели в исследовании были решены следующие задачи: проведен анализ научной литературы по применению технологий искусственного интеллекта в США, Канаде и Японии для пожаротушения; изучены конкретные примеры реальных операций подразделений пожарной охраны с применением интеллектуальных технологий в США, Канаде и Японии; выявлены основные преимущества и недостатки применения интеллектуальных технологий в пожарной охране США, Канады и Японии. В процессе исследования применялись следующие методы: историографический анализ научной литературы по изучаемой теме; сравнительный анализ зарубежного опыта; а также методы научного обобщения и систематизации. По итогу проведенного исследования были сформулированы следующие выводы: американский опыт использования беспилотных летательных аппаратов с алгоритмами компьютерного зрения доказывает высокую ситуационную осведомленность за счет оперативной оценки пожара и выявления тепловых аномалий. В Канаде подтверждена эффективность искусственного интеллекта в моделировании пожара и прогнозировании распространения возгорания. Японский опыт в основном основан на применении автономных роботов-пожарных для работы в опасных условиях.
Об авторах
М. Е Шкитронов
Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий имени Героя Российской Федерации генерала армии Е.Н. Зиничева
Email: shkitronov@mail.ru
Список литературы
- Актаева А.У., Жаксылык Т.Д., Сарсенбаева Ж.Б. Искусственный интеллект и пожарная безопасность // НИР/S&R. 2023. № 1 (13). С. 133 – 136.
- Государственная противопожарная служба Российской Федерации // МЧС России. URL: https://вдпо.рф/enc/gosudarstvennaya-protivopozharnaya-sluzhba (дата обращения: 01.05.2024).
- Николаев В.А., Бажанова Е.С. Возможные способы пожаротушения электромобилей в современном мире // Вестник науки. 2025. № 2 (83). С. 763 – 770.
- Павлов Е.В. Разработка методики обоснования тактико-технических требований к робототехническому комплексу многорежимного пожаротушения // Технологии гражданской безопасности. 2020. № 2 (64). С. 7 – 14.
- Цариченко С.Г., Овсяник А.Г., Павлов Е.В., Симанов С.Е., Исавнина И.В. Групповое управление робототехническими комплексами при тушении пожаров в особо опасных условиях // Пожары и ЧС. 2018. № 4. С. 19 – 22.
- Цыкунов Е.А. Инновационные технологии для предотвращения и ликвидации пожаров на предприятиях // Вестник науки. 2025. № 2 (83). С. 751 – 757.
- Fire and Disaster Management Agency (FDMA). URL: https://www.fdma.go.jp/en/ (date of access: 15.05.2025).
- Firescope Home. URL: https://firescope.caloes.ca.gov/ (date of access: 15.05.2025).
- Jieyu Chen, Nan Li, Yangming Shi, Jing Du. Cross-cultural assessment of the effect of spatial information on firefighters’ wayfinding performance: A virtual reality-based study // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2022. No. 84. P. 74 – 86.
- Khair A. Development of Physical Training Program to Boost Functional Strength in Firefighter Recruits Using a Modified Nominal Group Technique // Humanitarian studies. 2019. No. 8. P. 26 – 35.
- Matsuyama K. Application of UAVs for Fire Detection and Monitoring in Urban Areas // Journal of Disaster Research. 2019. No. 14 (5). P. 851 – 858.
- Nakamura S. Development of Autonomous Firefighting Robots with AI Control // Proceedings of the International Conference on Robotics and Automation. 2021. P. 4256 – 4263.
- NFPA. The National Fire Protection Association. URL: https://www.nfpa.org/en (date of access: 15.05.2025).
- Tanaka H., Sato T. AI-Based Route Optimization for Firefighting Operations // International Journal of Fire Science and Technology. 2020. No. 39 (2). P. 123 – 130.
- Wijkmark C. Immersive Virtual Reality for firefighter skills training // Western Norway University. 2023. No. 4. P. 94 – 106.
- Yang Li, Qinglin Han, Gaozhi Cui, Ke Bai, Simeng Chen. Assessment of firefighter-training effectiveness in China based on human-factor parameters and machine learning // Technology and health care: official journal of the European Society for Engineering and Medicine. 2024. No. 31 (4). P. 10 – 28.
- Yang Li, Qinglin Han, Gaozhi Cui, Ke Bai. Evaluation of Firefighter Training Effectiveness Based on Human Physiological Signals and Improved Transfer Learning // Humanitarian studies. 2019. No. 3. P. 106 – 115.
Дополнительные файлы
