بهینه‌سازی سیستم‌های اعلام حریق با یادگیری ماشین

مطالعه‌ای منتشرشده در arXiv (2025) با عنوان “Optimizing Fire Safety: Reducing False Alarms Using Advanced Machine Learning” نشان داده است که چگونه مدل‌های ترکیبی هوش مصنوعی می‌توانند خطای تشخیص آتش را به شکل محسوسی کاهش دهند. یکی از چالش‌های اصلی در سیستم‌های اعلام حریق، آلارم‌های اشتباه ناشی از بخار، گردوغبار، دود پخت‌وپز و تغییرات دما است. پژوهشگران با استفاده از ترکیب الگوریتم‌های K-Nearest Neighbors (KNN) و XGBoost، موفق به ساخت مدلی شدند که داده‌های حسگرهای مختلف (دود، گاز، دما و تصویر) را تحلیل کرده و تصمیم نهایی را به‌صورت هوشمند اتخاذ می‌کند. نتیجه این پژوهش کاهش بیش از ۷۵٪ آلارم‌های کاذب در مقایسه با سیستم‌های مرسوم بود. در فاز بعدی، سیستم با یادگیری مستمر (Continuous Learning) می‌تواند خود را با شرایط محیطی جدید سازگار کند؛ برای مثال، تشخیص دهد چه مقدار بخار در آشپزخانه طبیعی است و چه زمانی نشانگر خطر واقعی است. 🔹 کاربرد برای شما: شرکت‌های فعال در حوزه مشاوره سیستم‌های اعلام حریق می‌توانند از این رویکرد در طراحی نسل جدید کنترل پنل‌ها استفاده کنند — به‌ویژه برای ساختمان‌های اداری و بیمارستانی که کاهش خطای هشدار حیاتی است.