据外媒New Atlas报道 ， 闪燃（Flashover）是一种非常危险的现象 ， 在一个封闭的区域内 ， 所有暴露的可燃材料几乎同时被点燃 。然而 ， 得益于一种新的基于人工智能的系统 ， 消防员可能很快就会收到闪燃即将发生的警告 。
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通常情况下 ， 当结构性火灾导致封闭空间的温度达到至少593 oC（1100 oF）时就会发生闪燃--这是许多常用有机材料的大致自燃温度 。因此 ， 它们会释放出可燃气体 ， 并在或多或少的时间内点燃 ， 即使它们没有直接暴露在火焰中 。
毋庸置疑 ， 消防员并不希望在建筑物发生闪燃时身处其中 。然而 ， 鉴于燃烧的建筑物内一片混乱 ， 能见度有限 ， 他们可能很难发现可见的警告信号 。虽然许多建筑物都配备了热传感器 ， 但这些设备通常在大约150 oC (302 oF)的温度下停止工作 ， 远在闪燃发生之前 。
这就是P-Flash--闪燃预测模型--的用武之地 。它由美国国家标准与技术研究院（NIST）的科学家设计 ， 利用机器学习算法 ， 在4033个不同的计算机模拟燃烧的三居室、一层楼的牧场式住宅上进行训练 。在美国大多数州 ， 这是最常见的房屋类型 。
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尽管该房屋中的虚拟热传感器在150 oC时切断 ， 但根据温度上升的速度等变量 ， 算法学会了预测房屋内的温度大约何时会达到593 oC 。当P-Flash随后在其他燃烧屋模拟中进行测试时 ， 它在预测闪燃发生前一分钟的准确率为86% 。此外 ， 当它不太准确时 ， 它通常会提前预测......这显然比推迟预测好 。
随后 ， 研究人员将该系统与来自13个实际房屋火灾的真实数据进行了测试 ， 这些火灾是在一个牧场式的测试房屋中在不同的条件下特意点燃的 。尽管P-Flash在火灾发生在开放区域（如客厅）的情况下仍然准确 ， 但当火灾发生在封闭的房间时 ， 它就不那么准确了 。这可能是由于当火势最初被控制在这些空间内时 ， 当这些火势随后爆发到建筑内部的其他地方时 ， 温度会不可预测地上升 。
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尽管目前存在这一缺陷 ， 但科学家们认为 ， 一旦进一步发展 ， P-Flash仍然可以成为一个有价值的工具 。通过将住宅的实时热传感器数据与建筑材料等变量信息相结合 ， 该系统可以向消防员发出警告 ， 否则他们可能不知道即将发生闪燃 。
【AI|科学家设计P-Flash人工智能系统可向消防员发出闪燃警告】这项研究在最近发表在《AAAI人工智能会议记录》上的一篇论文中有所描述 。
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