目前，希臘、意大利和北美洲都發生了野火，澳大利亞也處於厄爾尼諾現象的警戒狀態，這可能預示著更乾燥的環境非常適合又一個野火肆虐的夏天，因此，開發更好的早期應對技術，甚至是準確預測野火爆發的方法的競賽正在進行。遏制野火的最好辦法就是及早採取應對措施，而這正是將持續監控與人工智能相結合的新模式希望帶來的效果。

Pano AI 公司在加利福尼亞州、科羅拉多州、俄勒岡州、華盛頓州、愛達荷州和蒙大拿州監視著240 萬公頃（約合6.2 英畝）的土地，已成為針對野火的領先人工智能初創公司，目前正在澳大利亞擴大覆蓋範圍，以建立該國最大的火情探測網絡。

該技術的工作原理是實時檢測火災威脅，評估威脅並向響應團隊發出警報，提供全面的數據，從而節省時間，並有可能成為控制與災難之間的分水嶺。

可360 度掃描的攝像頭部署在高處，不斷監視周圍的情況，尋找煙霧的蛛絲馬跡。這些攝像機可以向各個方向跟踪長達15 英里（24 公里）的距離，捕捉高清鏡頭，並利用深度學習來識別火情、分流威脅、確定位置，並收集更多有關可能的行進速度和蔓延方向的信息。

當發現火情時，系統會將全面的數據轉發給響應團隊

Pano AI 首席商務官兼創始成員Arvind Satyam 表示：”我們的Pano 團隊由前消防專業人員和世界一流的技術專家組成，他們齊心協力為急救人員打造最佳工具。”

越來越多的研究著眼於如何利用人工智能以及雲和衛星數據，最大限度地縮短從發現威脅到動員消防隊之間的時間。Firestory 等其他初創公司正在利用雲數據和人工智能幫助預測野火的潛在危險區域。

2022 年，世界經濟論壇率先在土耳其開展了FireAid 試點項目，利用人工智能和機器學習算法預測火災爆發。結果，提前24 小時準確預測火災發生地點的成功率達到了80%，使當局有時間做出積極應對。

攝像頭監控和人工智能在火災恢復戰略中也發揮著作用，幫助科學家了解大自然和野生動物如何在毀滅性大火後重建。

據估計，全球每年因野火造成的損失高達500 億美元。2021 年，火災向大氣釋放了約6450 兆噸二氧化碳。2019-2020 年，30 億隻動物在澳大利亞夏季火災中喪生或失去家園。

自2000 年以來，美國經歷了150 萬場野火。截至2023 年6 月1 日，僅今年就有1.83 萬場大火影響了51.1 萬英畝的土地。