Насколько полезна нейросеть в задачах специалистов пожарной безопасности

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.

---

Порядок проведения противопожарного инструктажа в организации: кем, когда и где проводится инструктаж, приказ и другие организационно-распорядительные документы

Блог Cервиса «Готовые документы»

---

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.

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.

В разделе:

Читай также

Больше популярных статей

На каких объектах должны быть планы эвакуации и для чего они нужны

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

читать полностью

О статусе нормативных документов в области пожарной безопасности, а также безопасности зданий и сооружений, действующих в 2021 году

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.

читать полностью

Требования к знакам пожарной безопасности: правила и нормы расположения и установки, места размещения

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

читать полностью

S-3402 (A039)
2624