據外媒New Atlas報導，閃燃（Flashover）是一種非常危險的現象，在一個封閉的區域內，所有暴露的可燃材料幾乎同時被點燃。然而，得益於一種新的基於人工智能的系統，消防員可能很快就會收到閃燃即將發生的警告。

通常情況下，當結構性火災導致封閉空間的溫度達到至少593 ºC（1100 ºF）時就會發生閃燃–這是許多常用有機材料的大致自燃溫度。因此，它們會釋放出可燃氣體，並在或多或少的時間內點燃，即使它們沒有直接暴露在火焰中。

毋庸置疑，消防員並不希望在建築物發生閃燃時身處其中。然而，鑑於燃燒的建築物內一片混亂，能見度有限，他們可能很難發現可見的警告信號。雖然許多建築物都配備了熱傳感器，但這些設備通常在大約150 ºC (302 ºF)的溫度下停止工作，遠在閃燃發生之前。

這就是P-Flash–閃燃預測模型–的用武之地。它由美國國家標準與技術研究院（NIST）的科學家設計，利用機器學習算法，在4033個不同的計算機模擬燃燒的三居室、一層樓的牧場式住宅上進行訓練。在美國大多數州，這是最常見的房屋類型。

儘管該房屋中的虛擬熱傳感器在150 ºC時切斷，但根據溫度上升的速度等變量，算法學會了預測房屋內的溫度大約何時會達到593 ºC。當P-Flash隨後在其他燃燒屋模擬中進行測試時，它在預測閃燃發生前一分鐘的準確率為86%。此外，當它不太準確時，它通常會提前預測……這顯然比推遲預測好。

隨後，研究人員將該系統與來自13個實際房屋火災的真實數據進行了測試，這些火災是在一個牧場式的測試房屋中在不同的條件下特意點燃的。儘管P-Flash在火災發生在開放區域（如客廳）的情況下仍然準確，但當火災發生在封閉的房間時，它就不那麼準確了。這可能是由於當火勢最初被控制在這些空間內時，當這些火勢隨後爆發到建築內部的其他地方時，溫度會不可預測地上升。

儘管目前存在這一缺陷，但科學家們認為，一旦進一步發展，P-Flash仍然可以成為一個有價值的工具。通過將住宅的實時熱傳感器數據與建築材料等變量信息相結合，該系統可以向消防員發出警告，否則他們可能不知道即將發生閃燃。

這項研究在最近發表在《AAAI人工智能會議記錄》上的一篇論文中有所描述。