EmberThreatが従来の火災評価ツールと異なる特徴は、独自の灰防御アルゴリズムである。このシステムは、灰の拡散経路をシミュレートする物理モデルを統合し、さまざまな風条件下で0.5～3mmの粒径の燃えさしの堆積パターンを計算する。主要技術には、風場をシミュレートする数値流体力学、灰分布を予測するモンテカルロ法、発火確率を評価する熱伝導モデリングが含まれる。試験データは、92%の実際の灰の発火点を正確に予測できることを示した。
このシステムは、屋根の雨どい（43%の出火）、換気口（27%）、ウッドデッキ（18%）、外窓の隙間（9%）、地下室の換気口（3%）の5種類の出火リスクの高い場所に焦点を当てている。これらのエリアでは、AIが特殊なテストを実施します。陰影分析による雨どいの葉の堆積量の判定、テクスチャ認識による屋根材の耐火等級評価、3D再構築による建物の継ぎ目の大きさの検出などです。これらの特許技術により、残火リスク評価において業界最高レベルの誤差±3%を実現しています。
この答えは記事から得たものである。EmberThreat：山火事リスクの評価と軽減にAIを活用について
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