AI模型預測建築火災蔓延，實時引導撤離人員選擇更安全的出口
美國國家標準技術研究院（NIST）研究人員開發了名為Safe Step的AI模型，利用強化學習預測火災發展，並通過動態緊急出口顯示屏指引人們選擇最安全的撤離路線。該模型基於有毒氣體分數有效劑量（FED）指標，能比傳統算法更有效地避開隨時間累積的危險。未來將擴展至多層建築和多智能體模擬，預計5-10年內投入使用。
根據美國國家標準技術研究院（NIST）2026年6月4日發佈的消息，研究人員開發了一款名為Safe Step的人工智能模型，能夠在火災發生時實時預測火勢蔓延，並通過動態緊急出口顯示屏引導人員前往最安全的撤離路線。這項研究發表在《建築工程雜誌》上。
在火災中，人們通常會本能地衝向最近的出口，然而該出口可能已被火焰或有毒煙霧阻斷。Safe Step模型通過強化學習技術，結合建築佈局和NIST火災模擬工具的數據，學習預測火災如何隨時間演變，並據此調整疏散建議。與傳統算法僅考慮當前環境條件不同，Safe Step會評估撤離路徑上累積的危險，例如有毒氣體暴露的累積效應。
模型的核心安全指標是“有毒氣體分數有效劑量”（FED），它量化了人員在一定時間內暴露於火災危害的程度。Safe Step會選擇FED最低的路徑，確保撤離過程中的危險最小化。在測試案例中，模型成功避免了傳統算法可能導致的危險——例如，當火焰從走廊對面房間蔓延時，傳統算法可能引導人員穿越走廊到最近出口，但Safe Step能預見到該出口後續變得危險，從而指示更遠但更安全的出口。
目前，Safe Step僅適用於單層建築佈局。研究團隊計劃下一步擴展模型能力以處理多層結構，並實現上下樓梯的路徑規劃。此外，他們還計劃開發多智能體系統，讓每個智能體代表一個建築內的人員，模擬多人同時撤離時的互動，例如門口擁堵和消防通道協調。這將使模型更適應真實火災場景，同時優化消防員的救援路線。
儘管該技術仍處於早期研發階段，NIST估計像Safe Step這樣的系統可能在5到10年內投入使用。實際部署將取決於法規批准、可靠性測試以及與現有安全系統的集成。NIST在火災安全研究領域已有超過一個世紀的經驗，其工作已顯著降低了火災死亡率。研究人員表示，這項工作是邁向智能消防的重要一步，能夠有效利用先進技術保護生命和財產。