量子コンピュータが消防士にとって重要なバックドラフト予測技術の開発に関与しています。最先端の技術とデータ分析により、危険な状況を回避または適応するための予測モデルが実現可能になりました。
消防士にとって、バックドラフトは非常に危険で予測が難しい現象です。しかし、アメリカ国立標準技術研究所（NIST）の研究者たちが、バックドラフトを予測するモデルの開発に成功しました。2022年のSuppression, Detection and Signaling Research and Applications Conferenceで発表されたこの研究結果は、特定の測定に基づく予測を可能にする有望な解決策を提供しています。将来的には、消防士が現場で使用できる小型デバイスにこの技術を実装することを目指しています。
現在、消防士は部屋の天井に穴を開けて換気するか、そのまま突入するかの判断をする際、窓に付着したススや煙の吹き出し、炎の消失などの視覚的な兆候を探しています。しかし、煙の濃い環境で目だけに頼る判断は、間違った場合には重大な結果を招くことがあります。
NISTの研究者たちは、バックドラフトが発生しやすい条件を調査するために、数百回の火災実験を行いました。その結果、バックドラフトを予測するコンピュータモデルが機械学習アルゴリズムによって開発されました。NISTのチームは、このモデルを消防士が部屋の小さな開口部を通して簡単な測定を行うための携帯型デバイスに組み込む計画です。
