Лесной пожар за первые полчаса из костра превращается в фронт, который не остановить. Поэтому вся техника последних лет работает на одно: сократить время между первым дымом и первой машиной. Разбираем три слоя, которые к 2026 году сложились в рабочую систему, и российскую часть этой картины.
Слой первый: спутники
Метеоспутники видят пожары давно, но они рассчитаны на облака, а не на дым. Пролетают над одной точкой редко, разрешение низкое, и маленький очаг для них не существует, пока не станет большим.
FireSat — первая спутниковая система, спроектированная именно под пожары. Её строит калифорнийская Muon Space по заказу коалиции Earth Fire Alliance, алгоритмы делает Google Research, а благотворительный фонд Google.org вложил больше 15 миллионов долларов. Прототип вышел на орбиту 14 марта 2025 года, за первый год собрал больше миллиона многоспектральных снимков в инфракрасном диапазоне. Двадцать третьего июля 2025 года коалиция показала первые результаты, и главным был не крупный пожар, а мелкий: 23 июня прототип заметил небольшой и сравнительно холодный придорожный очаг к северо-западу от Медфорда в Орегоне — тот, которого не увидела ни одна другая космическая система. Сделал это отдельный датчик средневолнового инфракрасного диапазона. Полоса обзора — 1500 км, разрешение — 50 м, порог обнаружения — очаг 5×5 м. Инфракрасные датчики смотрят сквозь дым и облака.
Седьмого июля 2026 года с базы Ванденберг миссией SpaceX Transporter-17 ушли первые три рабочих спутника. Связь с ними наземные операторы установили в течение 120 минут после отделения. Три аппарата дают не меньше двух пролётов в сутки над каждым пожароопасным регионом Земли. Muon Space обещает ежечасный глобальный обзор к 2029 году; Earth Fire Alliance — больше пятидесяти спутников к 2030-му, и тогда самые пожароопасные районы планеты будут просматриваться каждые двадцать минут.
Дальше начинается то же, что и в любой сигнализации. Спутник, реагирующий на всё тёплое, завалит диспетчеров ложными очагами. Поэтому алгоритмы сравнивают снимок с историей той же точки и с погодой, прежде чем объявить пожар.
Слой второй: камеры на вышках
Калифорнийская сеть ALERTCalifornia, которой управляет Университет Калифорнии в Сан-Диего, — это больше 1200 поворотных камер высокого разрешения на вышках и горах (данные на февраль 2026 года). Камера делает полный оборот на 360 градусов примерно за две минуты, ночью видит в ближнем инфракрасном диапазоне; в ясный день она различает дым на шестьдесят миль, ночью — на сто двадцать. С 2023 года кадры разбирает нейросеть, и в том же году журнал TIME включил систему в список лучших изобретений года.
Начальник Cal Fire Филипп Селегу в августе 2026 года сформулировал результат так: «В 50 % случаев эти камеры обнаруживали пожар до того, как кто-то позвонил в 911». В абсолютных числах губернатор штата в июле 2026 года назвал больше 900 пожаров на землях штата, которые камеры увидели раньше звонка. Цель ведомства — тушить 95 % пожаров, пока они не выросли больше десяти акров, то есть четырёх гектаров.
Частная Pano AI, основанная в 2020 году, поставила больше 1400 камер в семнадцати штатах, а также в Австралии и Канаде, и следит за 50 миллионами акров. Каждый снимок прогоняется через алгоритм с одним вопросом: дым или не дым. Но перед отправкой пожарным каждый сигнал смотрит человек. Глава компании Соня Кастнер вспоминает случай из первых лет, когда «дымом» оказался снегоуборщик на горе в Колорадо, и добавляет: в разгар сезона последнее, что нужно пожарным, — ложные тревоги.
Слой третий: дроны над очагом
В январе 2026 года Московский авиационный институт показал нейросеть для серийного беспилотника с обычной камерой. Она распознаёт дым, отличает его от пара, определяет координаты очага и за пять–семь секунд передаёт их в МЧС. Обучали модель на видео с учебных полигонов, которые предоставило министерство; точность обнаружения дыма — 95,1 %. От ложных тревог защищают три уровня проверки: анализ по времени, анализ контекста и перекрёстная проверка второй нейросетью. Прототип проверен на стенде, на 2026 год запланированы лётные испытания и демонстрационный образец.
Российская часть: «Термические точки»
Приложение МЧС «Термические точки» появилось в апреле 2020 года по итогам открытого хакатона WILDFIRE AI, который министерство провело со Сбербанком. Соревнование шло с 14 октября по 1 декабря 2019 года: 327 участников больше чем из 65 городов, 79 команд, задача — по точкам температурных аномалий со спутников научиться автоматически определять тип пожара. Победителей наградили 23 декабря, первое место взяла команда из «Яндекса», а выбранная на хакатоне модель легла в основу ведомственной системы.
Как это работает. Спутники Aqua, Terra и NOAA снимают поверхность, данные уходят в центр обработки, модель считает вероятность пожара и класс горения в каждой термической точке. Информация обновляется до четырёх раз в сутки. О новой точке ответственные на местах узнают через push-уведомление и заносят результат проверки обратно в приложение. До этого оценку риска и обзвон ответственных операторы делали вручную.
Результат, который ведомство назвало на премии AI Russia Awards в 2021 году, формулируется одной строкой: разработка «в 3 раза (до 92,5 %) увеличила оперативность реагирования на природные пожары» — за счёт того, что точнее стал расчёт риска, а точки обновляются до четырёх раз в сутки. Три раза и 92,5 % здесь про одно и то же, про оперативность, а не про точность модели. За 2025 год, по словам главы МЧС Александра Куренкова, обнаружено и доведено до органов управления больше 120 тысяч термических точек, из них свыше 70 тысяч — в пяти километрах от населённых пунктов. На вооружении министерства больше 650 беспилотников, а созаказчиком трёх новых отечественных спутников детальной съёмки выступает само МЧС.
Что общего у спутника и извещателя в вашем цехе
Все три слоя упираются в одну проблему, и она не техническая.
FireSat сравнивает снимок с историей и погодой. Pano AI держит оператора перед каждым сигналом. МАИ ставит три уровня проверки. МЧС просит человека на месте подтвердить точку. Никто из них не отправляет пожарных по сырому сигналу алгоритма, потому что ложные тревоги убивают доверие к системе, а без доверия на настоящий сигнал никто не поедет.
Ровно то же происходит с сигнализацией в здании. Извещатель — это датчик, который ошибается. Ценность системы — не в датчике, а в том, что сигнал проверен, понят и передан тому, кто поедет. Как это ломается даже с лучшим оборудованием, — в разборе пожара в Нотр-Даме. А что из нейросетевых технологий уже можно ставить на объект, — в статье о видеоизвещателях.
Источники
- 3 new FireSat satellites launch to help detect wildfires with AI — Google, 07.07.2026
- Muon Space Deploys First Three Operational FireSat Satellites — Muon Space, 07.07.2026
- First Wildfire Images from FireSat Protoflight (пресс-релиз с кадром пожара под Медфордом) — Earth Fire Alliance, 23.07.2025
- Governor Newsom launches FireSat — Governor of California, 07.07.2026
- How satellites and AI cameras are detecting wildfires before they get out of control — PBS NewsHour, 04.08.2026
- ALERTCalifornia — сайт программы Университета Калифорнии в Сан-Диего
- AI is watching for wildfires across the drought-stricken West — WBUR Here & Now, 21.05.2026
- В МАИ разработали нейросетевое решение для беспилотников, обнаруживающее пожар на ранней стадии — АКМ, 22.01.2026
- Новое приложение МЧС России «Термические точки» — МЧС России, 09.04.2020
- Приложение МЧС «Термические точки» получило премию AI Russia Awards — RUБЕЖ, 06.07.2021
- МЧС России и Сбербанк наградили победителей онлайн-соревнования WILDFIRE AI — МЧС России, декабрь 2019
- Александр Куренков: МЧС усилит космический мониторинг, а также обновит парк беспилотников — Интерфакс, 27.12.2025
- Пожары вокруг Лос-Анджелеса со спутника GOES-18, 08.01.2025 — NOAA, общественное достояние (Викисклад)
- Дым пожара Border 2 с камеры HPWREN на горе Отай, 23.01.2025 — CC BY 4.0 (Викисклад)
- Пожары в тайге севернее Байкала, снимок MODIS со спутника Terra, 06.08.2019 — NASA, общественное достояние (Викисклад)