الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية

تعد الأعاصير والزلازل وحرائق الغابات والفيضانات جزءاً من الطبيعة. ومع ذلك، شهدنا في السنوات الأخيرة زيادة في حدوث مثل هذه الكوارث الطبيعية. فقد الكثيرون منازلهم وسبل عيشهم وحياتهم بسبب الكوارث الطبيعية التي تزداد شدة وتواتراً. لقد تضاعف عدد الكوارث المرتبطة بالمناخ ثلاث مرات في الثلاثين عاماً الماضية. ووفقاً لتقارير الأمم المتحدة، فإن التكيف والتعامل مع هذه الكوارث سيكلف الدول النامية ما يقدر بـ 140-300 مليار دولار سنوياً بحلول عام 2030.

ومع ذلك، وبفضل التقدم الأخير في التكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي، أصبحت إدارة الكوارث الطبيعية أكثر انسيابية، مما أدى إلى تحسين كل شيء بدءاً من التنبؤ بالكوارث وصولاً إلى المساعدة في جهود التعافي. في هذه المقالة، سنتعمق في إدارة الكوارث الطبيعية، ونستكشف كيف يحسن الذكاء الاصطناعي كل خطوة من خطوات العملية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحافظ على سلامتنا.

الشكل 1. رسم بياني يوضح ارتفاع الكوارث الطبيعية من عام 1900 إلى عام 2019.

Link to this sectionاستخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالكوارث من أجل إدارة استباقية للمخاطر#

يمكن لأنظمة التنبؤ بالكوارث والاكتشاف المبكر التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي المساعدة في تقليل الأضرار الناجمة عن الكوارث الطبيعية. وباستخدام هذه الأنظمة، يمكن تحذير السكان المحليين وفرق الاستجابة الأولى مبكراً للتخفيف من آثار الكارثة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي فحص كميات هائلة من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة لتوقع الكوارث الطبيعية مثل الأعاصير وحرائق الغابات قبل وقوعها.

تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية شبكات عصبية عميقة، والتي تُستخدم لتحليل مجموعات بيانات ضخمة من أنواع مختلفة من المصادر، مثل صور الأقمار الصناعية، وبيانات الطقس، والسجلات التاريخية. تحتوي هذه الشبكات على خلايا عصبية اصطناعية مترابطة يمكنها تحديد الأنماط والشذوذ الذي يؤدي إلى كارثة محتملة. ومن خلال معالجة وتحليل الكم الهائل من البيانات المجمعة باستخدام أدوات مثل تحليلات البيانات الضخمة، يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتوفير أنظمة إنذار مبكر والمساعدة في تقليل آثار الكوارث الطبيعية.

على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالهزات الارتدادية للزلازل عن طريق معالجة البيانات الزلزالية. طورت Google وHarvard نظام ذكاء اصطناعي قام بتحليل بيانات من 131,000 زلزال وهزة ارتدادية. وعند اختباره على 30,000 حدث زلزالي، أظهر نظام الذكاء الاصطناعي هذا دقة أكبر في التنبؤ بمواقع الهزات الارتدادية مقارنة بالطرق التقليدية. في مثال التنبؤ بالهزة الارتدادية الموضح أدناه، تم تمييز المناطق المتوقع أن تشهد هزات ارتدادية باللون الأحمر. النقاط السوداء هي مواقع الهزات الارتدادية المرصودة، والخط الأصفر يوضح الصدوع التي تمزقت أثناء الهزة الرئيسية.

الشكل 2. صورة تعرض مخرجات التنبؤ بالهزات الارتدادية.

Link to this sectionأنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي للاستعداد للكوارث#

بمجرد التنبؤ بكارثة ما، فإن الخطوة التالية في إدارة الكوارث الطبيعية هي الاستعداد. يمكن منع الخسائر البشرية والاقتصادية بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي التي توفر معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب حول المخاطر التي تنطوي عليها الكارثة. تساعد هذه الرؤى السلطات على أن تكون مستعدة لحالات الطوارئ والعمل بسرعة لإنقاذ الأرواح. على سبيل المثال، يُعد المزارعون والصيادون والعاملون في الغابات من بين أكثر المجتمعات عرضة للخطر عندما يتعلق الأمر بالكوارث الطبيعية، ويمكن لـ حلول الذكاء الاصطناعي أن تساعد هذه المجتمعات في تجنب الخسائر.

يمكن أن تساعد الرؤية الحاسوبية وحلول تحليلات الصور أيضاً في مراقبة وتتبع أنماط الطقس عن طريق معالجة صور الأقمار الصناعية في الوقت الفعلي. من خلال مراقبة مسار مثل هذه الكوارث (مثل الأعاصير)، يمكن للمناطق التي قد تتأثر أن تكون أكثر استعداداً لمواجهتها. على سبيل المثال، استخدمت ناسا الحوسبة السحابية وتقنيات التعلم العميق على صور الأقمار الصناعية لـ تتبع أعاصير مثل هارفي وفلورنسا. تفوق نظامهم على الطرق القياسية بست مرات، مما سمح بتتبع الإعصار كل ساعة بدلاً من كل ست ساعات كما هو الحال مع الطرق التقليدية.

الشكل 3. مراقبة وتتبع إعصار فلورنسا باستخدام التعلم العميق (المصدر).

Link to this sectionالذكاء الاصطناعي في الاستجابة للكوارث: تعزيز البيانات في الوقت الفعلي لفرق الإنقاذ#

تطبيق مهم آخر للذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية هو مساعدة فرق الاستجابة. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي توفير بيانات قيمة في الوقت الفعلي، مثل تقييم الأضرار وتتبع موقع الأشخاص المنكوبين، لفرق الاستجابة للكوارث، مما يساعدهم على تخصيص موارد الإغاثة بكفاءة أكبر. يمكنها أيضاً المساعدة في تسريع تقديم المساعدة للأشخاص في المناطق المتضررة وتحسين قرارات وإجراءات فرق الإغاثة في الخطوط الأمامية.

على سبيل المثال، خلال أي كارثة طبيعية، تغمر خطوط المساعدة للطوارئ (مثل 911) بمكالمات الاستغاثة. قد تفوت فرق الاستجابة تفاصيل مهمة إذا تم توجيه جميع المكالمات إلى مشغلين بشريين. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة كميات كبيرة من المكالمات والرسائل في وقت قياسي وأداء وظائف متعددة باستخدام ميزات مثل تحويل الكلام إلى نص ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP). يمكن لمثل هذه الميزات استخراج السياق وراء كل مكالمة طوارئ للحصول على معلومات دقيقة حول الطبيعة الدقيقة لحالة الطوارئ وموقع المتصل.

تقلل هذه الرؤى من وقت المكالمات وتسرع الاستجابة للطوارئ. يمكن تطبيق نفس النظام على منصات التواصل الاجتماعي بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية وNLP.

كيف يمكن لمنصات social media المساعدة في الاستجابة للكوارث الطبيعية؟ أثناء وقوع كارثة طبيعية، يمكن أن تحتوي منصات التواصل الاجتماعي على معلومات جوهرية قابلة للتنفيذ في أعقاب الكارثة مباشرة. على سبيل المثال، يمكن نشر text وaudio وimages وvideo على وسائل التواصل الاجتماعي من قبل الأشخاص في المناطق المتضررة. إن إدارة ومعالجة كل هذه المعلومات يدوياً ليس أمراً سهلاً، خاصة عندما تكون كل ثانية حاسمة. يمكن استخدام أدوات مثل منصة AIDR (الاستجابة الرقمية للذكاء الاصطناعي) لتقليل تأخيرات الاستجابة من خلال المعالجة التلقائية لمنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. تقوم المنصة بتحليل النصوص والصور من التغريدات (أو منصات التواصل الاجتماعي الأخرى) للحصول على معلومات إنسانية ذات صلة. ويمكن لمنظمات الاستجابة للكوارث استخدام البيانات المستخرجة في الوقت الفعلي لتوجيه إجراءاتها وتحسين كفاءة جهودها.

يمكن لابتكارات الذكاء الاصطناعي أيضاً مساعدة فرق الإنقاذ مباشرة من الخطوط الأمامية. يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 المساعدة في تقييم الأضرار التي لحقت بالمنطقة المتضررة باستخدام صور الأقمار الصناعية وطرق مثل التجزئة الدلالية، التي تصنف كل بكسل في الصورة إلى فئات محددة. على سبيل المثال، في أعقاب الزلزال الذي ضرب تركيا، استخدمت وزارة الدفاع الأمريكية التجزئة الدلالية وصور الأقمار الصناعية لتحديد وتصنيف شدة البنية التحتية وأضرار المباني في مناطق الكوارث بمعدل أسرع بكثير من طرق الاكتشاف التقليدية. وباستخدام مثل هذه الطرق، سرعوا العملية إلى ساعات أو دقائق، وتمكن مركز التحكم وفرق الإنقاذ من الاستجابة بشكل أسرع في المناطق المتضررة من أجل التعافي.

الشكل 4. تقييم الأضرار باستخدام التجزئة الدلالية.

Link to this sectionالذكاء الاصطناعي للتعافي من الكوارث الطبيعية من خلال توفير دعم الصحة العقلية#

تهدف مرحلة التعافي بعد الكارثة الطبيعية إلى إعادة بناء المجتمعات وجعلها أقوى. ومن أفضل الطرق للقيام بذلك توفير دعم الصحة العقلية للأشخاص في المناطق المتضررة. قد يعاني الناجون من مشاكل في الصحة العقلية مثل اضطراب ما بعد الصدمة (PTSD) بعد مثل هذه الكارثة. يمكن أن تصل معدلات اضطراب ما بعد الصدمة بعد الكارثة إلى 40%. يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأفراد المتضررين. على سبيل المثال، Omdena هي شركة توفر دعم الصحة العقلية باستخدام روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

الشكل 5. روبوت دردشة ذكي لمساعدة مرضى اضطراب ما بعد الصدمة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً المساعدة في أبحاث الصحة العقلية ودعمها. يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمشاكل الصحة العقلية من خلال تحليل السجلات الصحية الإلكترونية بنفس دقة الخبراء البشريين. على سبيل المثال، استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي وقياس مستويات التوتر لدى الشباب بعد التعرض للصدمة. ووفقاً لدراساتهم، يمكن تطبيق نفس التقنية لفهم تأثير أزمات المناخ والكوارث الطبيعية على الصحة العقلية، على المديين القصير والطويل.

Link to this sectionإيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث#

الآن بعد أن ناقشنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التأثير على جميع العمليات المختلفة لإدارة الكوارث الطبيعية، دعونا نستكشف بعض الإيجابيات والسلبيات المعنية. فيما يلي بعض مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة الكوارث:

• تحسين التنسيق: يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين التنسيق بين الوكالات والمنظمات المختلفة المشاركة في الاستجابة للكوارث، مما يقلل من التأخير وعدم الكفاءة.

• أتمتة المهام: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة، مثل إدخال البيانات وتحليلها، مما يفرغ الموارد البشرية لأنشطة أكثر أهمية أثناء كارثة طبيعية عندما تكون كل ثانية حاسمة.

• التكيف طويل الأمد مع تغير المناخ: يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد وتقييم آثار تغير المناخ، مما يسمح للمجتمعات العالمية بتطوير استراتيجيات تكيف طويلة الأمد.

على الرغم من الفوائد العديدة، هناك أيضاً قيود تتعلق بالذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية يجب وضعها في الاعتبار. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية:

• ارتفاع تكاليف التنفيذ: يمكن أن يكون تطوير وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي لإدارة الكوارث مكلفاً، لأنه غالباً ما يتضمن استثمارات كبيرة في الأجهزة والبرمجيات وخبرات الذكاء الاصطناعي.

• مخاوف خصوصية البيانات: تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي بيانات الأقمار الصناعية الجغرافية المكانية، وبيانات اتصالات وسائل التواصل الاجتماعي وخطوط المساعدة، ومصادر أخرى لتقييم الأضرار وتتبع الأشخاص أثناء وقوع كارثة. وهذا يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية بشأن الاستخدام غير التوافقي للمعلومات الشخصية والمراقبة المحتملة.

• الاعتماد على جودة البيانات: لا يمكن لـ تنبؤات نموذج الذكاء الاصطناعي أن تكون جيدة إلا بقدر جودة وكمية البيانات التي تم تدريبه عليها. إذا تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات غير دقيقة، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج أقل فعالية، خاصة في المواقف الحرجة.

Link to this sectionأفكار ختامية حول الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية#

لقد استكشفنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في إنقاذ أرواح الناس من الكوارث الطبيعية. إنه يساعدنا على التنبؤ بها والاستعداد لها والاستجابة لها والتعافي منها بشكل أكثر فعالية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل وتتبع الأعاصير وتحسين جهود الاستجابة للكوارث والتعافي منها. القيام بذلك يساعد في تقليل تأثير الكوارث على الناس والبنية التحتية على حد سواء. وبينما يتمتع الذكاء الاصطناعي بالعديد من المزايا، مثل الاستجابات الأسرع والتنسيق الأفضل، إلا أن له أيضاً بعض التحديات. وتشمل هذه التكاليف المرتفعة، ومخاوف خصوصية البيانات، والحاجة إلى بيانات دقيقة. عندما نعالج هذه التحديات ونأخذها في الاعتبار، يمكننا تعظيم تأثير الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية بفعالية.

لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀