近日，在云南省麗江市舉行的高原山區(qū)森林火災(zāi)綜合應(yīng)急處置聯(lián)合實(shí)戰(zhàn)演練中，“火場(chǎng)態(tài)勢(shì)研判智能輔助決策系統(tǒng)”及配套無(wú)人機(jī)裝備首次亮相，通過(guò)對(duì)地形、植被及氣象等多源信息的融合分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)火場(chǎng)態(tài)勢(shì)與火勢(shì)蔓延趨勢(shì)的智能預(yù)測(cè)，為航空滅火的飛行路徑規(guī)劃提供了決策支持。該系統(tǒng)由天津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授林迪、教授馮偉等牽頭研發(fā)，已獲3項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利授權(quán)，相關(guān)理論成果發(fā)表于神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NeurIPS）等人工智能?chē)?guó)際會(huì)議。

　　該系統(tǒng)圍繞森林火災(zāi)撲救實(shí)戰(zhàn)中兩大核心要素——復(fù)雜地形火勢(shì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與災(zāi)后的科學(xué)復(fù)盤(pán)進(jìn)行研發(fā)。針對(duì)火場(chǎng)環(huán)境高度復(fù)雜、真實(shí)數(shù)據(jù)稀缺的現(xiàn)狀，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地采用基于仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練與深度學(xué)習(xí)融合的技術(shù)路徑，通過(guò)多重環(huán)境一致性篩選，提升系統(tǒng)在真實(shí)場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)可靠性。在災(zāi)后復(fù)盤(pán)方面，團(tuán)隊(duì)采用同一深度學(xué)習(xí)模型，兼顧“預(yù)測(cè)”與“回溯”雙任務(wù)，使兩者相互校驗(yàn)、協(xié)同優(yōu)化，不僅提升了研判精度，也大幅降低了系統(tǒng)對(duì)算力資源的需求，更加適配前線實(shí)戰(zhàn)環(huán)境。

　　“系統(tǒng)支持多機(jī)協(xié)同作業(yè)，實(shí)現(xiàn)了大范圍、多視角的火場(chǎng)信息感知。”林迪介紹，該系統(tǒng)在高原復(fù)雜環(huán)境運(yùn)行穩(wěn)定，火勢(shì)預(yù)測(cè)精度較傳統(tǒng)數(shù)值仿真方法提升約30.4%，推理速度提升5倍，并突破了傳統(tǒng)手段難以精準(zhǔn)回溯火場(chǎng)演變過(guò)程的技術(shù)瓶頸。