Prévention des petites catastrophes : L'intelligence artificielle au service de la gestion des espèces sauvages et des inondations

Avec l'accélération du changement climatique, les phénomènes météorologiques extrêmes tels que les incendies de forêt et les inondations deviennent plus fréquents et plus graves. L'imprévisibilité croissante de ces catastrophes exerce une pression énorme sur les équipes d'intervention d'urgence, les infrastructures et les communautés. Les méthodes traditionnelles de surveillance et de prévision ne parviennent souvent pas à fournir des alertes opportunes ou précises, ce qui entraîne des conséquences dévastatrices.

Pour relever ces défis, les organisations responsables de la sécurité publique se tournent vers des solutions avancées basées sur l'IA et l'IoT qui offrent un traitement des données en temps réel, des analyses prédictives et des alertes automatisées. Ces technologies permettent aux autorités de détecter les menaces plus tôt, de réagir plus rapidement et de minimiser les dommages environnementaux et économiques.

L'une de ces organisations, confrontée à l'escalade des risques liés aux incendies de forêt et aux crues soudaines, avait besoin d'une solution informatique robuste et fiable, capable de fonctionner dans des conditions extrêmes. Le client recherchait un système intelligent et en temps réel de détection des feux de forêt et de surveillance des inondations pour améliorer la connaissance de la situation, automatiser la prise de décision et améliorer les stratégies d'intervention d'urgence. En s'appuyant sur les systèmes informatiques Edge alimentés par l'IA, il visait à renforcer la préparation aux catastrophes, à réduire les fausses alertes et à accroître l'efficacité des interventions.

Le client souhaitait déployer des capteurs IoT, des analyses pilotées par l'IA et des systèmes informatiques de pointe robustes pour révolutionner ses efforts de surveillance et d'atténuation des catastrophes.

Les incendies de forêt se propagent rapidement, ce qui rend la détection précoce essentielle. Les méthodes traditionnelles telles que l'imagerie satellitaire et l'observation manuelle peuvent être lentes et inefficaces, en particulier dans les régions reculées. Le client avait besoin d'une solution de surveillance robuste et en temps réel pour détecter les premiers indicateurs de feux de forêt et permettre une réponse rapide.

Défis en matière de détection des incendies de forêt

• Détection tardive en raison de la dépendance à l'égard de l'observation humaine
• Inaccessibilité des zones reculées à haut risque d'incendie de forêt
• Nécessité de disposer de données environnementales en temps réel pour déclencher des systèmes d'alerte précoce

Les inondations fréquentes sont également une préoccupation croissante, et le client avait besoin d'un système de surveillance en temps réel et à grande vitesse capable de prévoir les risques d'inondation et d'y répondre avant qu'ils ne se transforment en catastrophes.

Les défis de la surveillance des inondations

• Des conditions météorologiques imprévisibles entraînant des crues soudaines
• Absence de systèmes de surveillance en temps réel dans les zones à haut risque
• Nécessité d'un traitement rapide et précis des données pour garantir des alertes en temps voulu

Pour relever le défi de la détection des incendies de forêt, le client a mis en œuvre l'ICO300-83M de Axiomtek, une passerelle robuste sur rail DIN conçue pour la collecte et le traitement de données en temps réel dans des environnements dangereux.

Principales caractéristiques et avantages

• Certifié pour les zones dangereuses : Certifié ATEX et CID2 pour un fonctionnement sûr dans des conditions volatiles.
• Compact et économe en énergie : Utilise un processeur Intel Atom® à très faible consommation d'énergie (<10W), idéal pour un déploiement à distance.
• Large plage de fonctionnement : Fonctionne à des températures extrêmes (-40°C à +75°C), avec une entrée d'alimentation 9-36V DC et une résistance aux vibrations de 3 Grms.
• Connectivité étendue : Comprend des ports USB, LAN, HDMI et des ports COM isolés, permettant une intégration transparente des capteurs.
• Support logiciel avancé : DigiHub et eAPI rationalisent l'intégration et accélèrent le déploiement.

Mise en œuvre

Le client a déployé des capteurs et des caméras IoT dans des régions sujettes aux incendies de forêt pour suivre la température, l'humidité, la vitesse du vent et les niveaux de fumée. L'ICO300-83M a traité ces données en temps réel et a transmis des alertes au centre de surveillance. Grâce à l'analyse pilotée par l'IA, les autorités ont pu prédire le comportement des incendies, émettre des alertes précoces et coordonner des interventions rapides de lutte contre les incendies, ce qui a permis de réduire les dégâts et de sauver des vies.

Pour relever le défi de la surveillance des inondations en temps réel, le client a déployé l'eBOX671B de Axiomtek, un puissant système informatique d'intelligence artificielle conçu pour la prévision et la surveillance des inondations à grande vitesse.

Principales caractéristiques et avantages

• Traitement de l'IA haute performance : Alimenté par des processeurs Intel® Core™ i9/i7/i5/i3 ou Celeron® de 14e/13e/12e génération, assurant une analyse rapide des données.
• Prévision des inondations améliorée par l'IA : Prend en charge les cartes GPU MXM 3.1 de type A, permettant des modèles de prévision des inondations en temps réel pilotés par l'IA.
• Stockage de données robuste : NVMe M.2 2280 & double disque dur/SSD SATA 2,5″ avec RAID 0,1 pour un accès sécurisé et rapide aux données.
• Surveillance multi-écrans : Prend en charge jusqu'à cinq écrans simultanés, améliorant ainsi la connaissance de la situation dans les centres de contrôle.
• Fiable et robuste : Classé IP40, il supporte des températures extrêmes (-40°C à +65°C), une résistance aux vibrations de 3 Grms et une entrée d'alimentation de 9 à 36 V CC.

Mise en œuvre

Le client a installé des capteurs IoT le long des rivières et des zones inondables pour suivre les niveaux d'eau, les précipitations et l'humidité du sol. L'eBOX671B a analysé ces données en temps réel et a utilisé des algorithmes d'IA pour prédire les inondations potentielles. Le système a relayé les alertes aux services d'urgence, ce qui a permis de procéder à des évacuations en temps voulu et de protéger les infrastructures. En intégrant l'IA aux données IoT en temps réel, le client a considérablement amélioré la préparation aux inondations et les temps de réponse.

En mettant en œuvre les solutions informatiques robustes de Axiomtek, le client a réussi à améliorer ses capacités de détection des incendies de forêt et de prévision des inondations en temps réel. Ces systèmes Edge alimentés par l'IA permettent une surveillance environnementale 24/7, une analyse prédictive et une réponse d'urgence rapide, aidant les autorités à atténuer les catastrophes et à protéger les communautés.

Grâce à la puissance des connaissances basées sur l'IdO et à la prise de décision améliorée par l'IA, les organisations peuvent faire face de manière proactive aux risques liés au climat, garantissant ainsi un avenir plus sûr et plus résilient.