AI і пажарная бяспека: як не давесці да 112

25 снежня ў Чашніках на лінію 112 паведамілі пра задымленне ў кватэры. Пажарныя знайшлі ў пакоі пажылога гаспадара без прытомнасці, вынеслі на свежае паветра і перадалі медыкам. Чатыры адзінкі тэхнікі, хвіліны, якія вырашаюць усё.

Гэтая гісторыя пра выратаванне чалавека — і адначасова пра тое, што сістэма рэагавання часта працуе ўжо пасля таго, як рызыка стала рэальнасцю. Для прамысловасці Беларусі гэта асабліва балюча: складскія і вытворчыя памяшканні гаруць хутчэй, шкода даражэйшая, а прастой можа «з’есці» квартальны план.

У нашай серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» я наўпрост скажу: пажарная бяспека — адзін з самых прагматычных кейсаў для AI. Тут ёсць датчыкі, патокі даных, паўтаральныя сітуацыі і ясная метрыка выніку — памяншэнне рызыкі і часу рэагавання.

Чаму пажары ўсё яшчэ здараюцца, калі датчыкі існуюць даўно

Адказ просты: большасць сістэм фіксуе факт, а не прычыну. Класічныя датчыкі дыму/цеплыні і сігналізацыя выдатна робяць адно: кажуць «уже гора». Але паміж «пачалося тленне/перагрэв» і «ўжо дым і агонь» часам ёсць 10–30 хвілін, якія ніхто не выкарыстоўвае.

У жыллі гэта можа быць забытая ежа на пліце або праводка. На вытворчасці — перагрэтае падшыпнікавае гняздо, пыл у вентыляцыі, іскра ў кабельным канале, няспраўны электрашчыт, саманаграванне матэрыялаў на складзе.

AI патрэбны менавіта там, дзе чалавеку цяжка: у ранніх, слабых сігналах. Калі сістэма бачыць, што «нешта ідзе не так» задоўга да дыму — шанец не дайсці да 112 становіцца рэальным.

Што мяняе штучны інтэлект у пажарнай бяспецы

• Пераход ад парогаў да патэрнаў. Не «тэмпература > X», а «тэмпература расце так, як расла ў 37 інцыдэнтах раней».
• Аб’яднанне сігналаў. Дым + тэмпература + CO + вільготнасць + нагрузка на электрасетку = адзін прагноз рызыкі.
• Менш ілжывых спрацоўванняў. Алгарытм адрознівае пар, пыл, тэхналагічныя выкіды і сапраўдную пагрозу.

AI-маніторынг: як выглядае «разумная» сістэма на заводзе або складзе

Адказ: гэта не адзін “чароўны” датчык, а звязка з 4 слаёў — датчыкі, сувязь, аналітыка, дзеянні.

На практыцы схема працуе так:

1. Датчыкі і крыніцы даных

   • дым/CO/CO₂, тэмпература, вільготнасць
   • цеплавізійныя камеры (у зонах высокай рызыкі)
   • электралічыльнікі і кантроль нагрузкі (аномаліі па токах)
   • вібрацыя і тэмпература на рухавіках/падшыпніках
   • SCADA/PLC-лагі (стан абсталявання)

2. Перадача даных

   • лакальная сетка на прадпрыемстве, прамысловы Wi‑Fi/LoRaWAN у складаных зонах
   • буферызацыя, каб не губляць падзеі пры абрывах

3. AI-аналітыка

   • выяўленне аномалій (unsupervised) для новых, «невядомых» сцэнарыяў
   • мадэлі прагнозу рызыкі (supervised), калі ёсць архіў інцыдэнтаў
   • камп’ютарны зрок: дым/полымя/людзі ў небяспечнай зоне

4. Аўтаматычныя дзеянні (самая недаацэненая частка)

   • апавяшчэнне з прыярытэтам і кантэкстам: дзе, што і чаму
   • аўтаматычнае адключэнне ланцугоў (па сцэнары, з ручным пацвярджэннем)
   • запуск дымавыдалення/вентыляцыі па бяспечным пратаколе
   • фарміраванне «пашпарта падзеі» для службы бяспекі і МНС

Карысны прынцып: калі сістэма не прапануе наступны крок (каго выклікаць, што адключыць, якую зону эвакуяваць), гэта не “AI”, а проста графік на панэлі.

Прагназаванне пажараў: як AI знаходзіць “гарачыя зоны” яшчэ да здарэння

Адказ: AI можа ранжыраваць будынкі, зоны і віды работ па верагоднасці пажару на падставе рэгулярных даных. Гэта адзін з тых “ціхіх” інструментаў, якія даюць эканамічны эфект без вялікага шоу.

Што можна браць у разлік на ўзроўні прадпрыемства або групы аб’ектаў:

• гісторыя тэхабслугоўвання (пратэрмінаваныя агляды, паўторныя няспраўнасці)
• электрычныя профілі нагрузкі (аномальны рост у пэўныя гадзіны)
• інцыдэнты “near-miss” (кароткія замыканні без пажару, перагрэв без задымлення)
• сезоннасць (зімой — абагравальнікі, падвышаныя нагрузкі; перад святамі — перапрацоўкі, людзі стамляюцца)
• чалавечы фактар (перамены, начныя змены, час пік)

У выніку атрымліваецца карта рызыкі: не абстрактная, а прывязана да цэха, участку, электрашчыта, канвеера, секцыі склада. І гэта ўжо падказка кіраўніку бяспекі, куды накіраваць інспекцыю і бюджэт.

Міф, які шкодзіць

Многія чакаюць, што AI пачне працаваць толькі калі ёсць «мільён інцыдэнтаў». Не. Для пажарнай бяспекі часта хапае мадэляў аномалій, дзе не трэба шмат “пажараў у датасэце”. Сістэма вучыцца на нармальным рэжыме і б’е трывогу, калі паводзіны выходзяць за межы.

AI, які паскарае выратаванне: што можна зрабіць у першыя 5 хвілін

Адказ: AI дае не толькі сігнал, але і аператыўную карціну — гэта скарачае час пошуку, эвакуацыі і доступу да асяродку пажару. У гісторыі з Чашнікаў ключавым стаў хуткі пошук чалавека ў задымленым пакоі. На вялікім аб’екце гэта яшчэ складаней.

Вось практычныя функцыі, якія сапраўды дапамагаюць:

1) Інтэлектуальнае апавяшчэнне замест “сірэны для ўсіх”

Сістэма павінна адрозніваць:

• лакальную праблему (напр., перагрэв рухавіка)
• падзею, якая патрабуе эвакуацыі
• падзею, якая патрабуе выкліку аварыйных службаў

Плюс — паведамленне з кантэкстам: план памяшкання, найбліжэйшыя выхады, рызыкі (газ, ЛЗР), хто адказны па змене.

2) Камп’ютарны зрок для пошуку людзей і кантролю зон

Цеплавізійныя/відэа-камеры з мадэлямі распазнавання:

• фіксуюць дым/полымя раней, чым датчыкі ў “дрэнных” месцах
• паказваюць, ці застаўся хтосьці ў зоне
• дапамогуць з кантролем закрыцця дзвярэй супрацьпажарных адсекаў

3) Аўтаматычны “пратакол дзеянняў”

Калі ў вас ёсць інструкцыі, але яны ў папцы — у стрэсе пра іх забываюць. AI можа запускаць чэк-ліст па сцэнары:

1. Адключыць секцыю А (або пацвердзіць адключэнне)
2. Адправіць групу 1 на пункт X
3. Заблакаваць доступ у зону Y
4. Падрыхтаваць першасныя сродкі тушэння Z

Гэта банальна, але працуе. У крытычныя хвіліны перамагае не “ідэальная тэхналогія”, а добра пастаўлены працэс.

План укаранення AI-пажарнай бяспекі ў 90 дзён (без фанабэрыі)

Адказ: пачніце з аднаго рызыкоўнага ўчастка і зрабіце пілот, які вымяраецца лічбамі. Калі спрабаваць адразу «ўвесь завод», праект звычайна зацягваецца і губляе падтрымку.

Крок 1: Вылучыце 1–2 зоны з максімальнай рызыкай

Крытэры:

• высокая электранагрузка
• пыл/гаручыя матэрыялы
• складаная эвакуацыя
• ужо былі інцыдэнты або “амаль пажар”

Крок 2: Збярыце базавыя даныя (2–4 тыдні)

Нават калі датчыкі ўжо стаяць, часта няма:

• адзінага архіва
• якаснай разметкі падзей
• сінхранізацыі часу

Крок 3: Уключыце AI-аналітыку аномалій

Мэта на пілот:

• выяўляць 5–10 тыпаў аномалій
• знізіць ілжывыя спрацоўванні
• зрабіць панэль з “прычынай і наступным крокам”, а не толькі графікамі

Крок 4: Прывяжыце да рэальнага дзеяння

Напрыклад:

• апавяшчэнне дзяжурнага інжынера + начальніка змены
• аўтаматычнае стварэнне заяўкі на ТО
• праверка электрашчыта па чэк-лісце

Крок 5: Палічыце эфект

Нават без “пажару” вы можаце паказаць:

• колькі аномалій знойдзена
• колькі выпадкаў прадухілена (перагрэв, замена кабеля, чыстка)
• сярэдні час рэакцыі да/пасля

Што гэта дае беларускай прамысловасці ў 2026 годзе

Адказ: меней прастояў, больш прадказальнасці і рэальная абарона людзей. І менавіта гэтая логіка пасуе нашай серыі пра трансфармацыю вытворчасці AI: не «модныя тэхналогіі», а сістэмы, якія зніжаюць рызыкі і выдаткі.

Пажар у кватэры ў Чашніках скончыўся выратаваннем. На заводзе ці складзе падобная гісторыя часта атрымлівае працяг у выглядзе прастояў, расследаванняў, штрафаў і страчаных кантрактаў. І гэта той выпадак, калі прафілактыка таннейшая за рэакцыю — у разы.

Калі вы адказваеце за бяспеку, эксплуатацыю або лічбавую трансфармацыю на прадпрыемстве, самы разумны крок на пачатку 2026 года — зрабіць пілот AI-маніторынгу ў адной зоне і давесці яго да аўтаматычнага дзеяння. Не для справаздачы. Для таго, каб наступны выклік 112 стаў менш верагодным.

А цяпер пытанне, якое варта абмеркаваць унутры каманды: якая ваша “зона Чашнікаў” — месца, дзе рызыка ўжо відаць, але сістэма пакуль маўчыць?