Без дыма, без огня: российскую нейросеть научили быстро сигнализировать о пожаре
В ТПУ создали нейросеть, способную просигнализировать о пожаре, до того, как началось горение, и определить необходимые объем материала и время тушения.
Исследователи из Томского политехнического университета разработали нейросеть, способную обнаружить пожар по газовому составу воздуха, пока в помещении еще нет открытого горения. Результаты своей работы ученые опубликовали в Journal of Engineering Physics and Thermophysics и Fire Safety Journal.
Пиролиз и горение каждого материала характеризуется определенными концентрациями в воздухе различных соединений — например, оксида и диоксида углерода. По ним можно определять очаг возгорания и тип преобладающего в нем материала, что, в свою очередь, позволит вырабатывать оптимальную стратегию тушения.
Созданная томскими учеными нейросеть накапливает и анализирует статистику срабатывания разных типов сенсоров. Чтобы обучить ее, исследователи разработали и смонтировали экспериментальный комплекс, состоящий из изолированного бокса для размещения очага пожара и регистрирующих устройств. В нем они собирали данные о пиролизе и горении древесины, ПВХ-панелей, линолеума и других видов горючих строительных и отделочных материалов.
В ходе экспериментов специалисты определяли концентрации компонентов газовой смеси материалов при трех температурах, соответствующих их воспламенению, средней температуре горения и типичной температуре возгорания. Полученная статистика позволяет нейросети определить тип горючего материала, его массу, механизм нагрева, а также спрогнозировать необходимый для локализации и тушения очага объем тушащего состава и время тушения.
В планах ученых — провести летом этого года испытания на полигонах большей площади.