Show HN: Signet – Theo dõi cháy rừng tự động từ dữ liệu vệ tinh và thời tiết

Tôi đã xây dựng Signet trong Go để xem liệu hệ thống tự động có thể xử lý vòng giám sát cháy rừng mà mọi người hiện đang thực hiện thủ công hay không - kiểm tra nguồn cấp dữ liệu vệ tinh, thu thập thông tin thời tiết, xem xét địa hình và nhiên liệu, quyết định xem liệu phát hiện đó có thực sự là một đám cháy đáng theo dõi hay không.

Tất cả dữ liệu đã tồn tại: phát hiện nhiệt của NASA FIRMS, hình ảnh GOES-19, dự báo NWS, mô hình nhiên liệu LANDFIRE, độ cao USGS, dữ liệu điều tra dân số, OpenStreetMap. Vấn đề là nó đến từ các nguồn khác nhau ở các nhịp khác nhau ở các định dạng khác nhau.

Hầu hết hệ thống là hệ thống ống nước xác định - nhập, lập chỉ mục không gian, loại bỏ trùng lặp. Tôi sử dụng Gemini để sắp xếp 23 công cụ về thời tiết, địa hình, hình ảnh và theo dõi sự cố cho phần mà các quy tắc rõ ràng bị phá vỡ: quyết định những phát hiện yếu nào đáng điều tra, bối cảnh nào cần kéo tiếp theo và cách tổng hợp bằng chứng ồn ào vào một đánh giá có cấu trúc.

Nó cũng ghi lại các dự đoán có giới hạn thời gian và chấm điểm chúng dựa trên dữ liệu sau này, vì vậy, hệ thống sẽ đưa ra các tuyên bố có thể sai lệch thay vì tường thuật sau khi thực tế xảy ra. Các số liệu dự đoán hiện tại hiển thị trên trang web mặc dù mẫu vẫn còn nhỏ.

Nó đã mở ra các sự cố từ việc phát hiện vệ tinh thô và khớp một số sự cố với báo cáo chính thức của NIFC. Tuy nhiên, kết quả dương tính giả, độ trễ phát hiện và việc so khớp sự cố vẫn có thể gặp khó khăn.

Tôi đặc biệt hoan nghênh những lời chỉ trích về: điều này nên mang tính quyết định hơn thay vì do LLM điều khiển ở đâu? Và liệu kiểu giám sát tự động này có thực sự hữu ích hay chỉ ồn ào hơn so với việc thực hiện bằng tay?