在火灾中，最可怕的不是看得见的火焰，而是一种难以提前察觉的爆燃。当房间里的可燃材料突然开始全部燃烧，爆燃就会发生，爆燃导致巨大的热量和可燃气体激增，因而墙壁及爆裂窗户可能会突然破裂。

这段时间天气巨热，天干物燥，也是火灾高发的时候。最近就接连发生了一些火灾事件，还有消防员牺牲的消息，令人心痛。

随着科技的不断发展，近年来出现了“智慧消防”这一概念。“智慧消防”旨在利用物联网、人工智能、虚拟现实、移动互联网 + 等最新技术，将火灾风险和影响降到最低。

近日，香港理工大学与国外研究机构的一项新研究表明，人工智能能够为消防员提供及时的提醒。他们开发了一款预测神经模型，名为FlashNet，利用图神经网络(GNN)建立了一个系统，以学习模拟火灾中不同数据源(以节点和边表示)之间的关系，从而提前预测接下来的30秒内是否会发生“爆燃”现象。准确率高达92.1%。

因此，通过这一人工智能技术，消防员将能够提前预知爆燃。这将有效提升消防员灭火时的安全程度，在关键时刻或许能够拯救消防员生命。

为了更好的帮助消防员预测“爆燃”，研究人员收集了各种各样的数据，从建筑布局，表面材料，火灾条件，通风配置，烟雾探测器的位置，以及房间的温度分布，模拟了17种不同建筑类型的41000起虚拟火灾，共使用了25000个火灾案例来训练该模型，其余的16000个案例用于微调和测试。

在17种不同的房屋中，新模型的准确性取决于它需要处理的数据量以及它寻求提供给消防员的准备时间。

最终，该模型的准确率（在提前30秒的情况下，最好为92.1%）超过了其他五种基于机器学习的工具，包括项目组自己之前的模型，重要的是，该工具产生了最少的假阴性，即在危险的情况下，模型未能预测到“爆燃”。

不过，研究人员表示，要将这一神经模型投入实际应用还有很长的路要走。下一步，研究人员将进行实战测试，尽快将其投入实际应用。

相关研究结果已发表在近期的《人工智能工程应用》杂志上。