目前，希腊、意大利和北美洲都发生了野火，澳大利亚也处于厄尔尼诺现象的警戒状态，这可能预示着更干燥的环境非常适合又一个野火肆虐的夏天，因此，开发更好的早期应对技术，甚至是准确预测野火爆发的方法的竞赛正在进行。遏制野火的最好办法就是及早采取应对措施，而这正是将持续监控与人工智能相结合的新模式希望带来的效果。
Pano AI 公司在加利福尼亚州、科罗拉多州、俄勒冈州、华盛顿州、爱达荷州和蒙大拿州监视着 240 万公顷（约合 6.2 英亩）的土地，已成为针对野火的领先人工智能初创公司，目前正在澳大利亚扩大覆盖范围，以建立该国最大的火情探测网络。
该技术的工作原理是实时检测火灾威胁，评估威胁并向响应团队发出警报，提供全面的数据，从而节省时间，并有可能成为控制与灾难之间的分水岭。
可 360 度扫描的摄像头部署在高处，不断监视周围的情况，寻找烟雾的蛛丝马迹。这些摄像机可以向各个方向跟踪长达 15 英里（24 公里）的距离，捕捉高清镜头，并利用深度学习来识别火情、分流威胁、确定位置，并收集更多有关可能的行进速度和蔓延方向的信息。
当发现火情时，系统会将全面的数据转发给响应团队
Pano AI 首席商务官兼创始成员 Arvind Satyam 表示："我们的 Pano 团队由前消防专业人员和世界一流的技术专家组成，他们齐心协力为急救人员打造最佳工具。"
越来越多的研究着眼于如何利用人工智能以及云和卫星数据，最大限度地缩短从发现威胁到动员消防队之间的时间。Firestory 等其他初创公司正在利用云数据和人工智能帮助预测野火的潜在危险区域。
2022 年，世界经济论坛率先在土耳其开展了 FireAid 试点项目，利用人工智能和机器学习算法预测火灾爆发。结果，提前 24 小时准确预测火灾发生地点的成功率达到了 80%，使当局有时间做出积极应对。
摄像头监控和人工智能在火灾恢复战略中也发挥着作用，帮助科学家了解大自然和野生动物如何在毁灭性大火后重建。
据估计，全球每年因野火造成的损失高达 500 亿美元。2021 年，火灾向大气释放了约 6450 兆吨二氧化碳。2019-2020 年，30 亿只动物在澳大利亚夏季火灾中丧生或失去家园。
自 2000 年以来，美国经历了 150 万场野火。截至 2023 年 6 月 1 日，仅今年就有 1.83 万场大火影响了 51.1 万英亩的土地。