Нью-йоркские пожарные ищут опасные здания с помощью анализа данных

Нью-йоркские пожарные надеются, что анализ данных поможет сократить количество пожаров в городе. Для этого они проанализируют пожароопасность каждого подлежащего испекция здания при помощи специального алгоритма. Об этом сегодня рассказало издание Wall Street Journal.

Главный способ профилактики пожаров — это проверка имеющихся построек. Однако в большом городе уследить за всем невозможно. А Нью-Йорк — это очень большой город. В нём около миллиона зданий. Каждый год три тысячи из них сгорают. Пожарному департаменту приходится выбирать.

Обычно приоритет отдавался строениям, пожар в которых будет иметь особенно тяжёлые последствия. Это значит, что, к примеру, школы или библиотеки проверяют чаще, чем здания иного назначения. Этот подход логичен с точки зрения минимизации ущерба, но совсем не обязательно способствует уменьшению количества пожаров.

Чтобы уменьшить количество пожаров, нужно направлять пожарных инспекторов именно туда, где они могут вспыхнуть. Но как это предсказать? До недавнего времени надёжного способа не было. Однако теперь за дело взялись специалисты по анализу данных.

Изучив статистику пожаров, происходивших в Нью-Йорке в прошлом, они выявили около шести десятков факторов, коррелирующих с высоким риском возгорания. В число этих факторов входят достаток жильцов (в бедных кварталах пожары случаются чаще), возраст постройки, наличие проблем с электропроводкой, число и расположение противопожарных спринклеров, наличие эскалаторов и многое другое. Некоторые факторы удваивают риск: например, в заброшенных зданиях пожары случаются вдвое чаще.

Их выводы послужили основой для компьютерной системы, которая была внедрена в нью-йоркском пожарном департаменте в прошлом июле. Она анализирует состояние нескольких сотен тысяч зданий, оценивает пожароопасность каждого из них и составляет список адресов, которые пожарные инспекторы должны посетить в течение недели.

Подобный подход давно применяет полиция Нью-Йорка, а с недавних пор городские власти создали специальную организацию под названием Управление стратегии и стратегического планирования, которая занимается анализом данных для нужд города. О её достижениях «Компьютерра» рассказывала в статье «Жилищно-коммунальный Шерлок Холмс: как анализ данных изменяет города«:

Департамент защиты окружающей среды Нью-Йорка разыскивал рестораны, без разрешения сбрасывающие отработанные масло и жир в канализацию. Жир скапливается, затвердевает и засоряет трубы. В итоге городу приходится оплачивать устранение последствий засора и ремонт канализации. Как найти нарушителей? Отправить инспектора в каждый ресторан? Если представить размеры Нью-Йорка, становится ясно, что это потребует слишком больших усилий. Люди Флауэрса придумали способ упростить задачу.

Они обнаружили, что существует малоизвестная официальная организация, сертифицирующая оборудование, которое рестораны используют для вывоза жира. Получив список сертификатов, они выделили подмножество ресторанов, не имеющих такого оборудования. Затем сопоставили его с картой канализации и сократили список подозреваемых ещё сильнее. Изучить пристальнее оставшиеся в нём рестораны и найти виновников не составило труда.

В другом случае они анализировали распространение оксикодона — сильного обезболивающего, продающегося в аптеках по рецептам. Оно является опиоидом и может использоваться как наркотик. Оказалось, что продажи оксикодона не распределены равномерно по всем 2 150 аптекам, имеющимся в Нью-Йорке. 60% расходов на это средство, которое несёт казна города, оплачивающая рецепты престарелых и бедняков по социальной программе Medicaid, сосредоточены в 21 аптеке. Очевидно, что к происходящему там есть смысл присмотреться повнимательнее.

Сработает ли новый метод оценки пожароопасности, пока неизвестно. Для того, чтобы оценить его эффективность, требуется больше времени. Надежда на успех есть. «В конечном итоге, мы должны увидеть, что число пожаров пошло вниз, — цитирует Wall Street Journal слова Джеффа Рота, заместителя комиссара пожарного департамента Нью-Йорка по управляющим инициативам. — И сами пожары должны стать не такими сильными».

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях