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          Firefighters

          2018年6月28日

          CMU模型是全美最好的火灾预测

          匹兹堡采用CMU算法,找准商业地产火灾危险

          由Scott barsotti

          shryansh梅塔
          • 信息系统与公共政策学院亨氏
          • 4120268-5492

          有在匹兹堡市的超过22,000商业物业。很多都是老化,没有经过严格检验的年和引发火灾的高风险。迈克尔madaio,博士学位。就读于卡耐基梅隆大学的 人机交互研究所,这是一个突出的问题。

          madaio点最近的一些高调的和致命的火灾事故,如“幽灵船”仓库失火加利福尼亚州奥克兰市,在2016年,和其他人在伦敦和布鲁克林在2017年。

          “这些事件表明,这些性能是其他市政机构对违反安全规定的雷达,但没有最近被检查的消防安全违法行为,” madaio说。 “[这]由于缺乏机构间的数据共享,也许,缺乏数据驱动的主动降低风险的努力。”

          madaio补充说,许多城市,包括匹兹堡,面对有限的人员和预算工作的一大挑战。需要之间的差距,以减少风险和可利用的资源使这个项目显得更为迫切。

          madaio与城市匹兹堡和同伴CMU学生的工作,看是否技术可以决定哪些22000个建筑物是最有可能赶上下一次火灾。

          madaio的合作者包括研究生和本科生从 计算机科学学院, 信息系统与公共政策学院亨氏, 人文社会科学学院迪特里希, 工程学院 和美国匹兹堡大学。许多学生合作,通过madaio工作作为学生在CMU城市数据系统的学生组织的董事会成员来到了该项目。

          团队建立了一个预测算法,训练它历史起火事件和检验数据以及业务许可证和财产状况的信息。该工具分析了城市的商业属性和分配每个属性火灾风险评分。该算法扫描成千上万匹兹堡属性和标记57具有最高风险。

          “这将使我们成为世界上最安全的城市防火之一。” - 美国匹兹堡市市长比尔·佩杜托

          该模型的预测是非常准确的。 57个那些高风险的特性,50经历了火灾事故某种类型的一年被标记由系统内。

          与那种在手的预测能力向前推进,从火灾的匹兹堡局官员可以优先考虑哪些属性得到检查,防患于未然阻止更多的火灾。

          “这将使我们在全球防火最安全的城市之一,”在最近的一次新闻发布会上宣布项目匹兹堡市市长比尔·佩杜托说。

          madaio说,模型,他和 metro21智能城市学院即,一所大学广泛的研究中心设在亨氏大学,创建在本领域中防火的状态,近两倍的预测作为下一个最准确的模型。

          “当我来到这里,我想进入数据分析,”说PALAK纳朗,谁在亨氏学院的学生 信息系统管理的主 程序。

          她说得到就用这种冲击的一个项目工作,比她曾经预计,当她来到亨氏更多。

          “这是很大的。这是将要使用商业上可行的模型,”她说

          智能城市是更安全的城市

          metro21雄心勃勃地寻求可以部署,不仅提高了市民的生活和机会,而且使社区更安全可测量智能城市研究。

          一个工具,将只得到更准确的一段时间 - - 这种防火工具的成功和精度证明了metro21在该地区的影响。很快,这个项目的影响将蔓延到全国其他地区。

          “在[匹兹堡]消防部门已经使用了这一点,” madaio说。 “我们正在与消防部门从其他几个城市,包括达拉斯合作,以帮助他们适应模型来他们的城市。”

          命名这项研究计划是“最佳实践”为提高公众安全的美国国家消防协会,并govtech授予在2018年一月的“月度创新奖”的模式已被晋升为项目 metrolab网络 - 这metro21的是创始成员 - 和metro21使他们的代码开源,以便于进一步通过。从这项工作的结果也被接受发表在著名的知识发现和数据挖掘(KDD)2018会议。

          “我们可能永远不会知道一定有多少火灾,火灾死亡和财产损失的金额可能与预测性风险建模告知风险降低策略来避免。但仅在2016年,有475500个结构大火在美国,几乎造成3000名平民死亡,近8 $十亿的财产损失,根据 NFPA” madaio说。

          “我们希望城市采用这种模式,告知其风险降低的努力可以帮助消防部门减少这些数字和改善公共安全。”

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