Насколько полезна нейросеть в задачах специалистов пожарной безопасности
Все самое важное здесь!
ПОДПИСКА PRO ПБ
Мобильное приложение "Пожарная безопасность"
youtube dzen youtube vk instagram rutube
Пожарный календарь
баннер на лето 25.png
баннер (1).jpg

Насколько полезна нейросеть в задачах специалистов пожарной безопасности

Дата актуализации статьи: 09.06.2025 07:00:00 09.06.2025
Иллюстрация создана при помощи нейросети ChatGPT

Автор: Прокшиц Константин Вадимович, инженер по пожарной безопасности, автор проекта «Пирология».

В прошлой статье мы провели обзор возможностей и знаний нейросетей в сфере пожарной безопасности с их точки зрения и сделали следующие выводы:

1. В целом представленные в статье нейросети (да и не только эти) стоит использовать как базу знаний. Только обязательно перепроверяйте достоверность информации. Важно понимать, что это не специально обученные модели, они поверхностно знают нормативы и не всегда могут верно понимать контекст наших запросов.

2. Всегда можно получить альтернативное мнение, проанализировать ситуацию с различных сторон. Ответ на каждый вопрос тянет за собой потенциально полезный диалог. Ведь можно задавать множество уточнений и нестандартных вопросов, чтобы заставить нейросеть «думать» на максимум.

3. Нейросеть в целом может стать помощником в ежедневных простых и регулярных задачах, а также в планировании и анализе данных. Это в первую очередь серьезная экономия времени, а его всегда мало в нашей работе.

Теперь же попробуем разобраться с тем, какую помощь они могут оказать в работе специалистов пожарной безопасности. Для начала разберем более серьезные и прокачанные «инструменты», которые могут использоваться для решения наших с вами задач, после чего дадим задание паре общедоступных моделей и посмотрим, чем они смогут нас порадовать.

1. Мониторинг объектов

Задача: ежедневные обходы внешней и внутренней территории, проверка загромождения путей эвакуации и эвакуационных выходов, проверка мест размещения средств противопожарной защиты, контроль огневых работ и т. д.

Решение: автоматический анализ видеопотока. Камеры с компьютерным зрением (например, на базе YOLO или ResNet) в режиме реального времени обнаруживают нарушения.

Как это работает: детекция объектов в реальном времени YOLO анализирует видеопоток, распознавая посторонние предметы (ящики, оборудование, мусор) в зонах эвакуации. Алгоритм обучен на датасетах с разметкой на различных категориях объектов, включая препятствия. Точность достигает 96 % при обнаружении крупных объектов (например, паллет) и 82 % для мелких (коробки). Анализ статичных сцен. ResNet-152 классифицирует кадры, отличая временное размещение грузов (например, погрузку) от постоянных нарушений и учитывает контекст: наличие людей в кадре (работает ли персонал), время блокировки (краткосрочное или долгосрочное).

О моделях

YOLO (You Only Look Once) — это одна из наиболее известных моделей для обнаружения объектов на изображениях в реальном времени. Она основана на сверхточных нейронных сетях и позволяет достичь высокой скорости обработки без ущерба точности. YOLO разделяет изображение на сетку ячеек, и каждая ячейка предсказывает границы и классы объектов, содержащихся внутри нее.

ResNet (Residual Neural Network) — это глубокая нейронная сеть, разработанная для решения проблемы затухания градиента. Она использует концепцию skip connections или residual connections, позволяющих передавать информацию непосредственно от одного слоя к другому, минуя промежуточные слои. Это позволяет обучать более глубокие сети с лучшей производительностью.

2. Обучение персонала

Задача: организация тренировок по действиям при пожаре и его тушению, оценка действий сотрудников.

Решение: VR-тренажеры с адаптивными сценариями.

Как это работает: нейросети генерируют реалистичные сценарии пожара, где учитываются особенности объекта, возможные нештатные и аварийные ситуации в его пределах. ИИ проводит анализ действий и фиксирует ошибки во время тренировок (например, неправильное использование огнетушителя) и формирует отчет для дальнейшего разбора специалистами. Тактильная обратная связь и различное оборудование создают максимально реалистичную картину (например, использование теплового жилета, который нагревается сенсорами при приближении к виртуальному огню, создавая эффект теплового воздействия). Система также проводит анализ эффективности обучения — время реакции, точность действий и т. д.

О модели

FLAIM Trainer — это высокотехнологичная система виртуальной реальности (VR), разработанная для безопасного и реалистичного обучения пожарных. Она сочетает VR-технологии, тактильную обратную связь и биометрические датчики, чтобы имитировать условия реальных чрезвычайных ситуаций. Платформа была создана австралийским стартапом FLAIM Systems при поддержке Deakin University и активно используется более чем в 45 странах, включая США, Великобританию и Австралию.

3. Персональные базы данных, консультанты и аналитики

В данном разделе приведу личное мнение и размышления о том, как можно использовать модели YandexGPT, ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Claude Sonnet и другие.

3.1. YandexGPT. По сути, уже есть готовая версия «базы данных» и собеседника в формате «вопрос-ответ». Это «Нейроэксперт», который построен на базе YandexGPT 5 Pro. Данная модель использует только загруженные в нее документы и ничего не добавляет от себя. Как пример, вы можете собрать личный справочник по интересующим только вас нормативным требованиям, собрать информацию по вашему объекту в одном месте (площади, объемы, количество людей, гидранты и многое другое), таблицам характеристик или загрузить разделы проектной документации, СТУ, расчет категорий и тратить на поиск нужной информации несколько секунд. Но в любом случае не пренебрегайте проверкой точности ответов, а также играйте с формой вопроса, чтобы получить правильный ответ. Не загружайте конфиденциальную и прочую чувствительную информацию.

3.2. ChatGPT. В прошлой статье на последний вопрос: «Чем конкретно ты можешь помочь специалисту по пожарной безопасности?» — одним из ответов модели было следующее: «Консультации: предложить советы по улучшению существующих систем и практик на основе анализа доступных данных». «Раскрутив» его дальше по этой теме, он предложил следующее:

• аналитика возможных причин возникновения пожаров (разбор реальных случаев);

• помощь в восстановлении последовательности событий при инциденте;

•рекомендации по оформлению документов расследования и мероприятиям по недопущению повторения инцидентов.

Выглядит неплохо, остается задавать правильные вопросы, иначе будет как в фильме «Я, робот»: «Извини, в ответах я ограничен, правильно задавай вопросы», — (с) голограмма доктора Альфреда Лэннинга.

3.3. DeepSeek. Эта модель не участвовала в опросе при написании первой статьи, но уже сейчас я ее использую чаще остальных. В качестве описания его возможностей для наших «пожарных дел» я приведу свой опыт. За три запроса (один основной и два уточняющих) модель мне выдала методику расчета численности специалистов (ответственных) по пожарной безопасности на объекте. Думаю, все знают, что в действующем законодательстве РФ такими методиками не пахнет, и поэтому крайне тяжело «выбивать» на объект новую штатную единицу или обосновать новому руководству, что два специалиста на сложный и уникальный объект — это не роскошь, а катастрофа. Методику я попросил изложить в файле Excel, и хоть ИИ пытался мне этот файл дать (он его, конечно, не мог создать), но любезно мне описал последовательность создания такого файлика и какие формулы для автоматизации подсчета нужно вписать в таблицу. Получится ли это внедрить в моей работе, неизвестно. Табличку смотрит руководство, а я жду обратной связи.

Заключение. Тестовая задачка для ChatGPT и DeepSeek

(специально взяты зарубежные модели, чтобы проверить их на российской нормативной базе).

Задача: хочу построить бизнес-центр высотой 100 м и общей площадью 445 334 квадратных метра. Определи:

• требуемую степень огнестойкости здания;

• класс конструктивной пожарной опасности;

• площадь этажа в пределах пожарного отсека;

• сколько нужно пожарных отсеков.

Мне нужен ответ, который учитывает только запрошенные мной данные. При подготовке ответа руководствуйся Федеральным законом РФ от 22.07.2008 № 123-ФЗ и СП 2.13130.2020.

В таблице ниже представлены ответы на мое задание, полученные от указанных нейросетей.

DeepSeek

ChatGPT

**Ответ на основе СП 2.13130.2020 и ФЗ № 123-ФЗ**

Для бизнес-центра класса **Ф4.3** (управление, офисы) высотой **100 м** и площадью **445 334 м²** требования следующие: 

**1. Степень огнестойкости** 

- **I степень огнестойкости** — обязательна для зданий высотой **свыше 50 м** (класс Ф4.3). 

 - Пределы огнестойкости конструкций: 

   - Несущие элементы (колонны, стены): **R 150** (150 мин). 

   - Перекрытия: **REI 150** .

**2. Класс конструктивной пожарной опасности** 

- **С0** — непожароопасные конструкции. 

 - Все несущие и ограждающие конструкции должны быть выполнены из материалов с группой горючести **НГ** или **Г1** (например, сталь с огнезащитным покрытием) .

**3. Допустимая высота** 

- Для I степени огнестойкости и класса С0: **максимально 75 м**. 

 - **Для высоты 100 м** требуется согласование с МЧС России и выполнение дополнительных мер: 

   - Усиление огнестойкости несущих конструкций до **R 180**; 

   - Устройство дополнительных противопожарных преград .

**4. Площадь этажа в пределах пожарного отсека** 

- Для зданий Ф4.3 высотой **более 50 м**: **не более 2 200 м²** на этаж .

 - При общей площади здания **445 334 м²** и условной этажности 100: 

   - Средняя площадь этажа: ~4 453 м². 

   - **Количество пожарных отсеков на этаж**: 2 (4 453 / 2 200 ≈ 2). 

   - **Общее количество отсеков**: ~200 (100 этажей × 2). 

**5. Количество пожарных отсеков** 

- **Минимум 200 отсеков** (расчет выше). 

 - Разделение осуществляется противопожарными стенами **1-го типа** (предел огнестойкости **EI 150**) и перекрытиями **1-го типа** .

**Итоговая таблица** 

Параметр                     Значение                     Нормативный документ  

Степень огнестойкости        I                             СП 2.13130.2020 

Класс конструктивной опасности С0                ФЗ № 123-ФЗ

Площадь этажа в отсеке       ≤2 200 м²             СП 2.13130.2020  

Количество отсеков            ~200                        СП 2.13130.2020 |  

1. Требуемая степень огнестойкости здания: 

I степень огнестойкости (в соответствии с п. 5 табл. 21 Федерального закона № 123-ФЗ и п. 5.2 СП 2.13130.2020 для зданий общественного назначения выше 75 м).

2. Класс конструктивной пожарной опасности: 

К0 (неклассируемые по горючести конструкции, здание должно быть из негорючих материалов согласно 123-ФЗ и п. 5.2.1 СП 2.13130.2020).

3. Допустимая высота здания: 

Для зданий общественного назначения I степени огнестойкости — не ограничена по высоте (табл. 21 Федерального закона № 123-ФЗ).

4. Максимальная площадь этажа в пределах одного пожарного отсека: 

Для здания I степени огнестойкости общественного назначения высотой более 50 м — не более 2 500 м² (таблица 6 СП 2.13130.2020).

5. Сколько нужно пожарных отсеков: 

445 334 / 2 500 = 178,1 

Требуется не менее 179 пожарных отсеков (445 334 делим на 2 500 и округляем в большую сторону).

Ответы:

1. I степень огнестойкости 

2. Класс К0 

3. Допустимая высота — не ограничена 

4. Площадь этажа в пределах пожарного отсека — не более 2 500 м² 

5. Требуется не менее 179 пожарных отсеков


Думаю, что ответы огорчают не только меня одного. Разное мышление, разные ответы, некорректные ссылки и в принципе нерешенная на 100 % задача. Хотя стоит отметить попытку DeepSeek рассказать что-то про СТУ. Что из этого следует понять: да, нейросети могут облегчить работу специалисту, помогать ему экономить время и искать за него информацию, НО обычные модели не заточены на нашу «нормативку», из-за чего уверенно врут нам частенько, если их спрашивать в лоб.

Однозначно можно сделать вывод, что нейросети способны помочь в задачах разного уровня. Поэтому нам нужно учиться работе с ИИ. Анализируйте возможности и обученность разных моделей, манеру подготовки ответов (а еще теперь можно смотреть, как они думают при подготовке ответа — это тоже очень способствует прогрессу обучения), если нужно анализировать «нормативку», то «скармливайте» ему конкретные данные, чтобы в истории чата это оставалось и ИИ мог вспомнить об этом и дать более точный ответ. С таким подходом у нас с вами становится намного больше инструментов для обеспечения безопасности людей.






  • Комментарии
  • Задать вопрос специалисту
В разделе:
Читай также
Безопасная эвакуация людей при пожаре является одним из способов их защиты от воздействия опасных факторов пожара, предусмотренных статьей 52 Федерального закона от 22.07.2008 № 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности». В целях организации безопасной эвакуации на объектах защиты изготавливаются и размещаются планы эвакуации. О них мы и поговорим в этой статье. По подписке
В сервис онлайн-консультирования нашего портал часто приходят похожие вопросы с просьбой разъяснить статус тех или иных документов, связанных как с вопросами пожарной безопасности, так и с вопросами обеспечения безопасности зданий и сооружений в целом. Мы решили объединить все поступившие вопросы и ответить на них в данной статье.
Все мы многократно видели яркие таблички с различными, порой не всегда понятными символами, которые располагаются на стенах и дверях внутри зданий, на сооружениях и территориях предприятий. Это знаки безопасности. Часть из них используется для обозначения противопожарного инвентаря, первичных средств пожаротушения, водоисточников, телефонов и т.п. Такие знаки являются знаками пожарной безопасности. По подписке
S-3402 (A039)
просмотры565
Мы используем cookie (файлы с данными о прошлых посещениях сайта) для персонализации и удобства пользователей. Так как мы серьезно относимся к защите персональных данных пожалуйста ознакомьтесь с условиями и правилами их обработки. Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.
×
Вход на сайт