En ny AI-modell från amerikanska National Institute of Standards and Technology, NIST, ska kunna styra människor bort från utrymningsvägar som riskerar att bli farliga medan en brand utvecklas. I försök har modellen kunnat minska den beräknade exponeringen för giftiga brandgaser med omkring 62 procent jämfört med en traditionell metod för vägval.
Modellen, som kallas Safe Step, skiljer sig från vanliga vägvalsalgoritmer genom att inte enbart leta efter den kortaste eller för stunden framkomliga vägen mot en utgång. I stället väger den in hur brandförloppet kan förändra förhållandena längs vägen under själva utrymningen.
Det innebär exempelvis att en person kan hänvisas förbi den närmaste utgången om modellen bedömer att brand eller brandgaser kommer att göra den vägen farligare innan personen hinner fram.
Safe Step bygger på förstärkningsinlärning, reinforcement learning, och har tränats med byggnaders planlösningar och data från NIST brandsimuleringar. För att värdera olika vägval använder forskarna måttet Fractional Effective Dose, FED, som beskriver den sammanlagda påverkan av giftiga brandgaser under en viss tid. Modellen söker den väg där den beräknade dosen blir lägst.
I forskarnas tester jämfördes Safe Step med Dijkstras algoritm, en etablerad metod för att hitta kortaste väg i ett nätverk. I ett av testfallen gav Safe Step omkring 62 procent lägre FED-exponering. I ett annat scenario hittade modellen en möjlig utrymningsväg där den traditionella metoden misslyckades. Forskarna testade även modellen i en mer komplicerad byggnadsgeometri, där den återkommande valde vägar med lägre beräknad exponering.
Resultaten kommer dock från modellering och simulering, inte från fullskaliga utrymningsförsök med människor i brinnande byggnader. Den nuvarande versionen är dessutom begränsad till byggnadsmodeller i ett plan. Nästa steg är att utveckla modellen för byggnader med flera våningar, där vägval även omfattar trappor och rörelser mellan olika plan.
Forskarna vill också lägga till flera samtidiga virtuella personer i beräkningarna. Det behövs för att modellen ska kunna ta hänsyn till köbildning och flaskhalsar när många försöker använda samma utrymningsväg. På sikt är tanken att systemet även ska kunna fördela personer mellan olika utgångar och samtidigt lämna framkomliga vägar för räddningstjänsten.
Tekniken är tänkt att användas tillsammans med sensorer i så kallade smarta byggnader. Temperatur och luftkvalitet kan då följas kontinuerligt och vägvalet ändras när förhållandena förändras. I en verklig installation är tanken inte att en fullständig brandsimulering ska göras under branden. I stället ska modellen använda aktuella sensordata för att justera sina rekommendationer.
Informationen skulle bland annat kunna styra dynamiska utrymningsskyltar där pilar eller andra markeringar ändras efter brandförloppet. Sådana system är i sig inget nytt forskningsområde. Studier har redan visat lösningar där sensornätverk och dynamiska skyltar används för att leda människor bort från brandutsatta delar, bland annat i tunnelmiljö. NIST har också tidigare arbetat med AI som försöker förutsäga vilka delar av en byggnad som kommer att bli osäkra innan förhållandena faktiskt har nått kritiska nivåer.
Det nya med Safe Step är framför allt att den förväntade påverkan på den utrymmande personen byggs in direkt i valet av väg. Därmed kan den väg som är längst i meter ändå bli den säkraste.
En sådan princip skulle innebära en betydande förändring jämfört med dagens fasta vägledande markeringar. De svenska byggreglerna kräver i flera typer av lokaler att skyltar ska göra det möjligt att orientera sig mot utrymningsvägar. Markeringarna ska bland annat vara tydligt synliga, belysta eller genomlysta och fungera under minst 60 minuter vid strömbortfall. Reglerna beskriver däremot i huvudsak fasta markeringar och inte ett AI-system som ändrar anvisningen beroende på hur branden utvecklas. Andra tekniska lösningar är möjliga, men behöver då verifieras genom analytisk dimensionering.
NIST bedömer att teknik av den här typen skulle kunna börja dyka upp i byggnader inom fem till tio år. Myndigheten framhåller samtidigt att ett införande är beroende av bland annat tillförlitlighetstester, myndighetsgodkännanden och möjligheten att integrera tekniken med befintliga brandskyddssystem.
