野火煙霧可以在數百英里外傳播，造成天空陰雲和遠方城市的空氣質量惡化。預測這些煙霧會漂移到何處一直以來都是一項挑戰。現在，明尼蘇達大學雙子城的研究人員開發了一種空中機器人，能夠直接飛入煙霧中，收集數據，從而使預測變得更加準確。這個團隊的工作結合了人工智能和協調的無人機群，這些緊湊的機器能夠實時檢測、追蹤和繪製煙霧雲的地圖。通過這種方式，它們為科學家提供了改進污染物在大氣中運動模型的詳細信息。
研究人員為一組空中機器人裝配了傳感器和人工智能。與傳統無人機不同，這些機器人能夠識別煙霧並飛入其中。它們從多個角度收集數據，並構建煙霧的三維重建。這種方法幫助科學家研究煙霧顆粒的運動和擴散情況。明尼蘇達大學機械工程系的教授兼資深作者Jiarong Hong表示，「理解煙霧顆粒的組成及其擴散方式是關鍵的一步。」他解釋說，較小的顆粒可以在較長距離內傳播並長時間懸浮在空氣中，這可能影響遠離火源的空氣質量。這些空中機器人相較於衛星有其優勢。「這種方法能在大範圍內進行高分辨率數據收集，成本低於基於衛星的工具。」明尼蘇達機器人研究所的研究助理Nikil Nrishnakumar說道。「它提供了改進模擬和指導危害應對的關鍵數據。」
根據美國《美聯社》的報導，自2012年至2021年，預定燒灼在美國引發了43起野火，凸顯了對更可靠煙霧管理工具的需求。以往的建模系統捕捉了火災和煙霧行為，但在數據準確性和現場觀察上仍存在缺陷。明尼蘇達大學的團隊測試了其協調系統以填補這些空白。這些機器人實時追蹤煙霧，並產生流動模式分析。該方法還支持使用數位內部全息技術進行顆粒特徵化。這些進展將改善預測模型，指導火災期間的應對工作。這項技術的應用範圍可能超越野火，研究人員看到其在監測沙塵暴、火山爆發及其他空中危害方面的潛力。他們的下一個目標是將該系統轉變為實用的早期火災檢測工具。
「早期識別是關鍵。」Hong表示。「越早看到火災，反應就越快速。」該團隊先前已開發了可以使用計算機視覺跟隨煙霧雲的自主無人機。當前系統在此基礎上進行了協調多無人機追蹤的擴展。團隊還在探索固定翼垂直起降無人機，這些無人機可以垂直起飛，並飛行超過一小時。這種耐力使其更適合進行範圍廣泛的監視。除了Hong和Nrishnakumar，該項目還涉及明尼蘇達機器人研究所的Shashank Sharma和Srijan Kumar Pal。該研究還得到了聖安東尼瀑布實驗室的資源支持。通過結合機器人技術和環境科學，研究人員正在創造出具有成本效益的工具，以改善數據收集。隨著煙霧追蹤技術的提升，社區和機構可以更快地對野火威脅作出反應，減少空氣中顆粒對健康的影響。
