کاربرد هوش مصنوعی در سیستم‌های اعلام و اطفای حریق

چکیده

با رشد فشردگی ساخت وساز، توسعه ساختمان‌های بلند، مراکز صنعتی بزرگ و زیرساخت‌های پیچیده، نیاز به سامانه‌های اعلام و اطفای حریق دقیق‌تر، سریع‌تر و هوشمندتر بیش از پیش احساس می‌شود. فناوری های متداول اعلام و اطفا (مانند آشکارسازهای دود/حرارت، اسپرینکلرها، گازهای اطفا) گرچه اثربخش هستند، اما در بسیاری از موارد با چالش‌هایی نظیر تأخیر در تشخیص، آلارم‌های کاذب، مصرف ناکارآمد مواد اطفا و مدیریت ناقص حادثه روبرو هستند. در این مقاله، ما به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI) در دو بخش اصلی — سیستم‌های اعلام حریق و سیستم‌های اطفای حریق — می‌پردازیم. ابتدا مبانی فنی فناوری‌های هوش مصنوعی و سنسورها مرور می‌شوند، سپس چارچوب طراحی، نمونه‌های کاربردی، چالش‌ها و چشم‌انداز آینده تشریح می‌گردد. هدف، ارائه چشم‌اندازی فنی، قابل استناد و کاربردی برای شرکت‌های مشاوره، طراح و کارفرمایان سیستم های اعلام و اطفا است.

مقدمه

سیستم‌های اعلام و اطفای حریق برای حفاظت از جان انسان‌ها، اموال و محیط زیست در ساختمان‌ها و تأسیسات صنعتی حیاتی هستند. با این حال، چندین محدودیت فنی‌ـ‌عملی در ساختار فعلی آن‌ها وجود دارد:

زمان تأخیر بین شروع حریق و وقوع آشکارسازی توسط سنسورهای دود/حرارت: دود باید به آشکارساز برسد یا دما به حد بحرانی برسد تا سیستم واکنش دهد.

نرخ آلارم‌های کاذب بالا (مثلاً آشکارسازی دود ناشی از بخار یا گرد و غبار به‌صورتی اشتباه به‌عنوان آتش).

عدم تحلیل سریع و دقیق مسیر گسترش آتش و دود در فضای ساختمان یا تأسیسات، که منجر به تصمیم‌گیری دیر یا ناکافی می‌شود.

مصرف زیاد مواد اطفا (آب، گاز، فوم) به‌ویژه در مواردی که حریق به‌درستی شناسایی نشده یا کنترل نشده است.

نگهداری و سرویس پیچیده با هزینه بالا و عدم پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی در تجهیزات.

پیشرفت‌های اخیر در حوزه اینترنت اشیاء (IoT)، سنسورهای پیشرفته، دوربین‌های هوشمند، پردازش لبه (edge computing) و به‌ویژه هوش مصنوعی، امکان طراحی نسل جدیدی از سیستم‌ها را فراهم کرده است که «تشخیص سریع‌تر»، «واکنش هوشمندتر» و «کنترل بهینه‌تر» را ارائه می‌دهند. مطالعه بازار نشان می‌دهد که صنعت حفاظت در برابر حریق در حال گذر به سمت راهکارهای مبتنی بر AI است.
MarketsandMarkets
+1

۱. فناوری‌های هوش مصنوعی در اعلام حریق

۱٫۱ سنسورها و داده‌های ورودی

در بخش اعلام حریق، هوش مصنوعی مبتنی بر ترکیبی از داده‌ها عمل می‌کند:

تصاویر و ویدئوهای دوربین‌های ثابت یا PTZ (با تشخیص شعله، دود، تابش حرارت)

سنسورهای دود، حرارت، گاز CO/CO₂، رطوبت و دما

حسگرهای مادون قرمز (IR) و فوق بنفش (UV) برای تشخیص زودهنگام شعله یا حرارت غیرطبیعی

شبکه‌های IoT که داده‌ها را در زمان واقعی به سامانه مرکزی می‌فرستند.

نمونه‌ای از تحقیق های اخیر، سیستم ترکیبی RGB+IR+UV در تشخیص حریق است که با هوش مصنوعی کار می‌کند و نتایج بسیار خوبی داشته است.
ScienceDirect

۱٫۲ پردازش هوشمند و تشخیص زودهنگام

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، سیستم‌های اعلام حریق می‌توانند به صورت زیر عمل کنند:

تحلیل تصویر: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تشخیص دود یا شعله در فریم‌های دوربین.
arXiv
+1

ترکیب چندمنبعی (Sensor fusion): به‌طور مثال ترکیب داده تصویر با سنسور دمایی و سنسور گاز برای کاهش آلارم‌های کاذب.

تحلیل رفتاری: پایش الگوهای نامعمول (مثلاً افزایش ناگهانی دما یا گاز در یک منطقه) و ارسال هشدار قبل از وقوع انفجار یا گسترش حریق.

پردازش لبه (Edge AI): تحلیل داده‌ها در محل (کنترل پنل یا گیت‌وی محلی) تا زمان تأخیر ارتباطی کاهش یابد. تحقیق ای در این زمینه نشان داده است زمان تشخیص متوسط ۵٫۸ ثانیه بوده است.
MDPI

۱٫۳ مزایا در اعلام حریق

کاهش زمان تشخیص و واکنش، که منجر به کم شدن خسارت و گسترش آتش می‌شود.

کاهش آلارم‌های اشتباه و بهبود اعتماد کاربران/مدیران.

پوشش گسترده‌تر با دوربین‌ها و سنسورها در فضاهای باز یا با سقف بلند، که در آن‌ها سنسورهای دود/حرارت سنتی کارایی کمتری دارند.
International Fire & Safety Journal
+1

امکان تحلیل هوشمند داده‌ها برای نگهداری پیشگیرانه سیستم‌ها و بهبود سیستم طراحی.

۱٫۴ چالش‌ها

نیاز به داده‌های آموزشی گسترده و متنوع برای آموزش الگوریتم‌ها (تنوع محیط، نوع شعله، دود، شرایط نور).
ResearchGate

زیرساخت شبکه و پردازش (به‌ویژه در ساختمان‌های قدیمی یا تأسیسات خارج‌شده از مرکز).

ملاحظات امنیت سایبری و اتصال به شبکه‌های IoT.
controlfiresystems.com

هزینه اولیه بالا برای نصب و راه‌اندازی سیستم‌های هوشمند جامع.

 

۲. فناوری‌های هوش مصنوعی در اطفای حریق

۲٫۱ طراحی سیستم هوشمند اطفا

سیستم‌های اطفای حریق جدید با ترکیب هوش مصنوعی می‌توانند نه تنها پس از تشخیص آتش فعال شوند، بلکه در مدت‌زمان خیلی کوتاه‌تر و با دقت بالاتر واکنش دهند. مثالی از این دست، سیستم طراحی‌شده Edge-AI که تشخیص میانگین ۵٫۸ ثانیه و خاموشی شعله در ۱۳٫۲ ثانیه گزارش کرده است.
MDPI

اجزای عمده شامل:

سامانه تشخیص هوشمند: همانند بخش اعلام، با الگوریتم های AI

سامانه اطفای هدایت‌شده: نازل‌ها یا اسپری‌ها (آب، فوم، گاز) با قابلیت هدف‌گیری دقیق منطقه آتش

سامانه مدیریتی که مسیر گسترش آتش و دود را پیش‌بینی می‌کند و بهترین استراتژی اطفا را پیشنهاد می‌دهد

یکپارچه‌سازی با سیستم‌های ساختمان هوشمند (BMS) و تهویه اضطراری، کنترل درِ ضدحریق، مسیرهای تخلیه.

۲٫۲ کنترل هدفمند و بهینه‌سازی مصرف

هوش مصنوعی می‌تواند در زمان وقوع حریق، مکان دقیق آتش، مسیر انتشار حرارت و دود و شدت آن را برآورد کند، سپس بر اساس آن:

تنها نازل‌های لازم را فعال کند، نه کل سیستم، تا منابع اطفا را صرفه‌جویی کند.

بازه زمانی واکنش را کاهش دهد و حریق را قبل از گسترش گسترده کنترل کند.

با پیش‌بینی گسترش دود، سیستم تهویه را هوشمندانه فعال کند تا دید مسیر خروج را بهبود بخشد و خسارت حرارتی کاهش یابد.

۲٫۳ یکپارچه‌سازی با سیستم‌های بزرگ

در پروژه‌های بزرگ مانند کارخانه‌ها، مراکز داده، مراکز درمانی، یا ساختمان‌های با استفاده مختلط، سیستم هوشمند اطفا می‌تواند با سامانه‌های زیر ارتباط داشته باشد:

سامانه مدیریت ساختمان (BMS) که وضعیت تهویه، روشنایی، درها و مسیرهای خروج را کنترل می‌کند.

سیستم مانیتورینگ آنلاین که داده را به مرکز کنترل ارسال می‌کند و اپراتورها را در جریان قرار می‌دهد.

سیستم پشتیبانی اتخاذ تصمیم که با تحلیل داده، پیشنهادات برای تخلیه، قطع برق محلی یا فعال‌سازی گازهای اطفا را به مدیران می‌دهد.

۲٫۴ نمونه‌های عملی و بازار

مطالعه بازار نشان می‌دهد که «پیش‌بینی نگهداری»، «کنترل خودکار اطفا» و «ارزیابی هوشمند ریسک» از طریق AI به‌سرعت در حال رشد هستند.
MarketsandMarkets
+1

همچنین مقاله‌ پژوهشی در زمینه «سیستم اطلاع‌رسانی و اطفا با هوش مصنوعی» منتشر شده که نشان می‌دهد فناوری‌ جدید می‌تواند بدون اعلام کاذب و با کارایی بالا عمل کند.
MDPI
+1

۲٫۵ چالش‌ها

تأمین اعتماد به عملکرد سیستم هوشمند اطفا در شرایط واقعی (شرایط بحرانی، دود سنگین، سیستم‌های ترکیبی)

هماهنگی با مقررات ملی و بین‌المللی در حوزه حفاظت حریق

هزینه نصب و نگهداری، به‌ویژه برای ساختمان‌های موجود که زیرساخت هوشمند ندارند

نیاز به تست و اعتبارسنجی گسترده برای حصول اطمینان از عملکرد صحیح.

 

۳. چارچوب طراحی سیستم هوشمند اعلام و اطفا حریق

در این بخش، یک چارچوب پیشنهادی برای شرکت شما در طراحی سیستم‌های ترکیبی اعلام و اطفا با بهره‌گیری از هوش مصنوعی ارائه می‌شود:

۳٫۱ تحلیل نیاز و ریسک

شناسایی نوع ساختمان/تأسیسات (مسکونی، تجاری، صنعتی، مختلط)

ارزیابی نقاط پرخطر (مواد قابل احتراق، مسیرهای تردد، ارتفاع سقف، شرایط تهویه)

تعیین پوشش لازم برای سنسورها، دوربین‌ها، نازل‌های اطفا

تعریف سطح سرویس (response time مورد انتظار، نرخ آلارم کاذب قابل قبول).

۳٫۲ انتخاب و نصب سنسورها و دوربین‌ها

دوربین‌های RGB + IR + UV برای تشخیص بصری و حرارتی

سنسورهای دود، گاز، دما و رطوبت در نقاط کلیدی

شبکه محلی (Edge gateway) برای پیش‌پردازش داده‌ها

اتصال به شبکه مرکزی یا ابر (Cloud) برای تحلیل عمیق‌تر، در صورت نیاز.

۳٫۳ پردازش داده با هوش مصنوعی

مدل تشخیص شعله/دود مبتنی بر CNN یا ترکیبی از مدل ها.

الگوریتم های sensor fusion برای کاهش آلارم کاذب.

الگوریتم پیش‌بینی گسترش آتش و دود (ممکن است مبتنی بر CFD یا مدل‌های ML)

نرم‌افزار کنترل که هنگام تشخیص، نازل‌ها را فعال و مسیر تخلیه را پیشنهاد می‌دهد.

۳٫۴ اطفای هوشمند

طراحی نازل‌های هدفمند یا اسپری‌ها با فعال‌سازی AI-led

ارتباط این فعال‌سازی با سیستم تهویه، مسیرهای خروج و درهای ضدحریق

پایش پس از اطفا: داده‌ها برای تحلیل حادثه، گزارش و نگهداری استفاده شوند.

۳٫۵ نگهداری پیشگیرانه و یادگیری مستمر

الگوریتم‌های ML برای تحلیل داده‌های تاریخی، پیش‌بینی خرابی سنسورها یا تأخیرهای احتمالی

به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های محیطی جدید

گزارش‌دهی منظم به مدیران ساختمان برای تصمیم‌گیری بهتر.

 

۴. مزایا و بازده اقتصادی

با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند با AI در اعلام و اطفای حریق، مزایای زیر قابل دستیابی هستند:

کاهش چشمگیر زمان تشخیص و واکنش => کاهش خسارت مالی و خطر جانی.

کاهش آلارم کاذب => کمتر قطع عملیات، کاهش هزینه مراقبت و افزایش اعتماد.

کاهش مصرف مواد اطفا (آب، گاز، فوم) با فعال‌سازی هدفمند.

امکان طراحی ریسک بهتر و نگهداری پیشگیرانه، که هزینه‌های عملیات و نگهداری را کاهش می‌دهد.

ارتقای برند و اعتماد مشتریان برای شرکت‌های مشاوره و مجریان؛ با ارائه «سیستم هوشمند آینده» مزیت رقابتی ایجاد می‌شود.

مطالعات بازار نشان می‌دهند که صنعت سیستم‌های حفاظت حریق در حال تحول است و شرکت‌هایی که این فناوری‌ها را به‌کار بگیرند در موقعیت بهتری قرار می‌گیرند.
MarketsandMarkets

۵. چالش‌ها، ملاحظات و الزامات

اگرچه مزایا محرز هستند، ولی چند نکته فنی و اجرایی مهم باید مدنظر قرار گیرند:

کیفیت داده: مدل‌های AI نیازمند داده‌های آموزشی با تنوع محیطی هستند؛ نقص در این داده‌ها ممکن است به آلارم‌های اشتباه منجر شود.
ResearchGate

زیرساخت فناوری: ساختمان‌ها و تأسیسات قدیمی ممکن است آماده‌سازی لازم برای نصب سنسورها، دوربین‌ها و شبکه‌ی IoT را نداشته باشند.

امنیت سایبری: اتصال تجهیزات به شبکه، ابعاد جدیدی از ریسک‌ها را ایجاد می‌کند (حملات سایبری، دستکاری داده‌ها).
controlfiresystems.com

مقررات و استانداردها: باید با استانداردهای محلی و بین‌المللی برای حفاظت حریق همخوانی داشته باشد؛ طراحی مبتنی بر عملکرد (performance-based) در حال گسترش است.
Wikipedia

هزینه اولیه: اگرچه در بلندمدت هزینه‌ها کاهش می‌یابند، ولی سرمایه‌گذاری اولیه قابل توجه است.

۶. چشم‌انداز آینده

در سال‌های آتی، انتظار می‌رود فناوری‌های زیر رشد یابند:

تحلیل هوشمندتر با ترکیب هوش مصنوعی، واقعیت افزوده (AR) و اینترنت اشیاء: برای اپراتورها دید سریع‌تر نسبت به وضعیت حریق فراهم خواهد شد.

خودکارسازی بیشتر عملیات اطفا، از قبیل ربات‌ها یا پهپادها مجهز به AI که به نقاط خطرناک دسترسی می‌یابند.

کاهش هزینه‌های فناوری و افزایش مقیاس‌پذیری: به‌طوری که ساختمان‌های مسکونی یا متوسط نیز بتوانند از این سیستم‌ها بهره ببرند.

استانداردسازی داده‌ها و مدل‌ها: مجموعه داده‌های بزرگ‌تر و بازتر امکان همکاری صنعت و پژوهش را فراهم می‌کنند.

ادغام با سیستم‌های شهری هوشمند (Smart City): به‌عنوان مثال، ساختمان‌های متصل به شبکه شهری که وضعیت حریق را به مرکز مدیریت شهری ارسال می‌کنند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی یک عامل تحول‌ساز در حوزه سیستم‌های اعلام و اطفای حریق به‌شمار می‌رود. با ترکیب سنسورها، دوربین‌ها، الگوریتم‌های AI و زیرساخت‌های هوشمند، می‌توان سیستم‌هایی طراحی کرد که سریع‌تر تشخیص داده، با دقت بیشتر واکنش دهند و مصرف منابع را بهینه کنند. برای شرکت‌هایی مانند شما که در حوزه مشاوره سیستم‌های اعلام و اطفا فعالیت می‌کند، این فرصت وجود دارد تا به‌عنوان پیشگام در راهکارهای نوین معرفی شوید. البته پذیرش این فناوری به تحلیل دقیق موردکاربری، آماده‌سازی فنی و رعایت استانداردها نیاز دارد، اما بازده آن بالقوه بسیار بالاست.

پیشنهاد می‌شود در پروژه‌های آتی خود، بخشی از طراحی را به بررسی «آماده‌سازی زیرساخت هوشمند»، «مدل‌های داده و هوش مصنوعی»، و «یکپارچه‌سازی با سیستم ساختمان هوشمند» اختصاص دهید تا راهکارهایی کاملاً مدرن و آینده‌نگر ارائه نمایید.

منابع

Lee S.-J., Yun H.-S., Sim Y.-B., Lee S.-H. “Design and Validation of an Edge-AI Fire Safety System with SmartThings Integration for Accelerated Detection and Targeted Suppression”, Applied Sciences, 2025.
MDPI

Dhiyaeddine M., et al. “AI-Driven Fire Detection and Suppression System with …”, JETIA, 2025.
itegam-jetia.org

“The Impact of Smart Technology on Fire Detection and Suppression”, Control Fire Systems News, 2025.
controlfiresystems.com

“AI Impact Analysis on Fire Protection System Industry”, Markets & Markets, 2025.
MarketsandMarkets

“AI in Fire Detection and Prevention: A Comprehensive Exploration”, Andrew Ethan, 2020.
ResearchGate

“Development of an Autonomous Fire Detection and Suppression System for Naval Ships …”, Hyuk Lee et al., 2023.
SSRN