AI感測器大幅降低煙霧偵測器誤報率

一群韓國研究人員研發出一項智慧型火災偵測技術，能大幅減少在沒有真正火災情況下觸發的誤報事件（以下簡稱「誤警」），並即將將其商業化。這項技術預計能顯著降低因誤警所產生的社會成本。

電子通訊研究院（ETRI）宣佈研發出一款用於防止誤警的AI感測器。該感測器透過測量隨光波長而變化的粒子光散射特性，來區分火災產生的煙霧和非火災性的氣溶膠粒子。

現有的光電式煙霧偵測器，是在偵測器內部將紅外光源和感光二極體放置在相反方向。當煙霧等粒子進入偵測器時，感光二極體會捕捉到煙霧撞擊光源所產生的散射光，若散射光超過一定程度，警報就會啟動。

然而，日常烹飪、香菸煙霧等產生的灰塵、水汽等氣溶膠化粒子，可能會流入偵測器，從而引發誤警。而光電式偵測器正是透過偵測散射光來觸發警報的。根據韓國消防廳的資料，2021年至2022年7月期間，消防車出動次數多達258,220次，其中96.6%是由於警報故障所致。

相較之下，ETRI研發的用於防止誤警的AI感測器，會根據不同的光波長測量每個氣溶膠粒子的獨特散射特性，從而能準確判斷是否發生真正的火災。ETRI的研究人員透過將不同波長的光投射到氣溶膠粒子上，並測量每個粒子的散射情況，建立了一個資料庫。再結合人工智慧（AI）技術，他們研發出了這款能在決定啟動火災警報之前，區分特定氣溶膠粒子是否由火災產生的AI感測器。

ETRI計畫首先將這款用於防止誤警的AI感測器應用於吸氣式煙霧偵測器。吸氣式煙霧偵測器的工作原理與光電式偵測器類似，它透過風扇吸入空氣，迅速偵測煙霧。雖然它比光電式偵測器能更快地偵測到煙霧，但容易因灰塵和水汽而發生故障。因此，它通常安裝和使用在半導體無塵室和伺服器機房等有限空間。

尤其值得一提的是，目前市面上大多數吸氣式煙霧偵測器都是昂貴的進口產品。此外，由於它們缺乏區分是否發生火災的功能，如果推出配備這項技術的國產產品，將在國內外火災偵測器市場具有很強的競爭力。

ETRI防禦安全智慧研究部門的主任Kang Bok Lee解釋道：「這項技術商業化後，將大幅減少非火災事件引發的誤警次數，從而降低消防車出動成本和每年估計達200億韓元的消防資源浪費。」

基於散射光譜測量，這項技術還能夠應用於化妝品、醫療、環境等其他工業領域。目前，ETRI正在與相關公司商討將這項技術商業化的事宜。