الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية

تعتبر الأعاصير والزلازل والحرائق البرية والفيضانات جزءًا من الطبيعة. ومع ذلك، شهدنا في السنوات الأخيرة زيادة في حدوث مثل هذه الكوارث الطبيعية. فقد الكثيرون منازلهم وسبل عيشهم وحياتهم بسبب الكوارث الطبيعية الشديدة والمتكررة بشكل متزايد. تضاعف عدد الكوارث المرتبطة بالمناخ ثلاث مرات في الثلاثين عامًا الماضية. ووفقًا لتقارير الأمم المتحدة، فإن التكيف والتعامل مع هذه الكوارث سيكلف البلدان النامية ما يقدر بنحو 140-300 مليار دولار سنويًا بحلول عام 2030. 

ومع ذلك، وبفضل التطورات الأخيرة في التكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي، أصبحت إدارة الكوارث الطبيعية أكثر تبسيطًا، مما أدى إلى تحسين كل شيء بدءًا من التنبؤ بالكوارث وحتى 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.

‍

استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالكوارث لإدارة المخاطر الاستباقية

يمكن لأنظمة التنبؤ بالكوارث والكشف المبكر المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تساعد في تقليل الأضرار الناجمة عن الكوارث الطبيعية. باستخدام هذه الأنظمة، يمكن تحذير السكان المحليين والمستجيبين الأوائل في وقت مبكر للتخفيف من آثار الكارثة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي فحص كميات هائلة من البيانات وتقديم تنبؤات دقيقة لاستباق الكوارث الطبيعية مثل الأعاصير والحرائق البرية قبل وقوعها.

تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية الشبكات العصبية العميقة، والتي تستخدم لتحليل مجموعات البيانات الضخمة من أنواع مختلفة من المصادر، مثل صور الأقمار الصناعية وبيانات الطقس والسجلات التاريخية. تحتوي هذه الشبكات على خلايا عصبية اصطناعية مترابطة يمكنها تحديد الأنماط والشذوذات التي تؤدي إلى كارثة محتملة. من خلال معالجة وتحليل الكم الهائل من البيانات التي تم جمعها 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 من خلال معالجة البيانات الزلزالية. طورت Google وجامعة هارفارد نظام ذكاء اصطناعي قام بتحليل بيانات 131,000 زلزال وهزة ارتدادية. عند اختباره على 30,000 حدث زلزالي، أظهر نظام الذكاء الاصطناعي هذا دقة أكبر في التنبؤ بمواقع الهزات الارتدادية مقارنة بالطرق التقليدية. في مثال التنبؤ بالهزات الارتدادية الموضح أدناه، تم تمييز المناطق المتوقع أن تتعرض لهزات ارتدادية باللون الأحمر. أما النقاط السوداء فهي مواقع الهزات الارتدادية المرصودة، والخط الأصفر يُظهر الصدوع التي انفجرت أثناء الهزة الرئيسية.

‍

أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي للتأهب للكوارث

بمجرد التنبؤ بوقوع كارثة، فإن الخطوة التالية في إدارة الكوارث الطبيعية هي الاستعداد. يمكن منع الخسائر البشرية والاقتصادية عن طريق أنظمة الذكاء الاصطناعي التي توفر معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب حول المخاطر التي تنطوي عليها الكارثة. تساعد هذه الرؤى السلطات على الاستعداد لحالات الطوارئ والتحرك بسرعة لإنقاذ الأرواح. على سبيل المثال، يعتبر المزارعون والصيادون والحراجيون من بين المجتمعات الأكثر عرضة للخطر عندما يتعلق الأمر بالكوارث الطبيعية، ويمكن لحلول الذكاء الاصطناعي أن تساعد هذه المجتمعات على تجنب الخسائر. 

كما يمكن لحلول الرؤية الحاسوبية وتحليلات الصور أن تساعد في رصد track أنماط الطقس من خلال معالجة صور الأقمار الصناعية في الوقت الحقيقي. ومن خلال رصد مسار مثل هذه الكوارث (مثل الأعاصير)، يمكن للمناطق التي قد تتأثر بها أن تكون مستعدة بشكل أفضل لمواجهتها. على سبيل المثال، استخدمت وكالة ناسا الحوسبة السحابية وتقنيات التعلم العميق على صور الأقمار الصناعية من أجل track أعاصير مثل هارفي وفلورنس. وقد تفوق أداء نظامهم على الأساليب القياسية بستة أضعاف، مما سمح بتتبع الإعصار كل ساعة بدلاً من كل ست ساعات كما هو الحال مع الأساليب التقليدية.

‍

الذكاء الاصطناعي في الاستجابة للكوارث: تعزيز البيانات في الوقت الفعلي لفرق الإنقاذ

تطبيق آخر مهم 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 المحتاجين، لفرق الاستجابة للكوارث، مما يساعدهم على تخصيص موارد الإغاثة بشكل أكثر كفاءة. يمكنهم أيضًا المساعدة في تسريع إيصال المساعدات إلى الأشخاص في المناطق المتضررة وتحسين قرارات وإجراءات العاملين في مجال الإغاثة في الخطوط الأمامية.

على سبيل المثال، خلال أي كارثة طبيعية، تغمر خطوط المساعدة في حالات الطوارئ (مثل 911) بمكالمات استغاثة. 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 وتنفيذ وظائف متعددة باستخدام ميزات مثل تحويل الكلام إلى نص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). يمكن لمثل هذه الميزات استخراج السياق الكامن وراء كل مكالمة طوارئ للحصول على معلومات دقيقة حول الطبيعة الدقيقة لحالة الطوارئ وموقع المتصل.

تقلل هذه الرؤى من أوقات المكالمات وتسريع الاستجابة لحالات الطوارئ. يمكن تطبيق النظام نفسه على منصات التواصل الاجتماعي بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.

كيف يمكن لمنصات التواصل الاجتماعي المساعدة في الاستجابة للكوارث الطبيعية؟ خلال كارثة طبيعية، يمكن أن تحتوي منصات التواصل الاجتماعي على معلومات حاسمة وقابلة للتنفيذ في أعقاب الكارثة مباشرة. على سبيل المثال، يمكن نشر معلومات نصية وصوتية وصور وفيديو على وسائل التواصل الاجتماعي من قبل الأشخاص في المنطقة المتضررة. ليست إدارة ومعالجة كل هذه المعلومات يدويًا أمرًا سهلاً، خاصة عندما يكون كل ثانية حاسمة. يمكن استخدام أدوات مثل منصة AIDR (الاستجابة الرقمية للذكاء الاصطناعي) لتقليل تأخيرات الاستجابة عن طريق المعالجة التلقائية لمنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. تحلل المنصة النصوص والصور من التغريدات (أو منصات التواصل الاجتماعي الأخرى) للحصول على معلومات إنسانية ذات صلة. يمكن لمنظمات الاستجابة للكوارث استخدام البيانات المستخرجة في الوقت الفعلي لإبلاغ إجراءاتها وتحسين كفاءة جهودها.

يمكن أن تساعد ابتكارات الذكاء الاصطناعي أيضاً فرق الإنقاذ مباشرة من الخطوط الأمامية. نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 يمكن أن تساعد في تقييم الأضرار التي لحقت بالمنطقة المتضررة باستخدام صور الأقمار الصناعية وأساليب مثل التجزئة الدلالية، والتي تصنف كل بكسل في الصورة إلى فئات محددة. على سبيل المثال، خلال أعقاب الزلزال الذي ضرب تركيا، استخدمت وزارة الدفاع الأمريكية أثناء آثار الزلزال في تركيا، التجزئة الدلالية وصور الأقمار الصناعية لتحديد وتصنيف شدة الأضرار التي لحقت بالبنية التحتية والمباني في مناطق الكوارث بمعدل أسرع بكثير من طرق الكشف التقليدية. وباستخدام مثل هذه الأساليب، تم تسريع العملية إلى ساعات أو دقائق، وتمكن مركز التحكم وفرق الإنقاذ من الاستجابة بشكل أسرع في المناطق المتضررة من أجل التعافي.

‍

الذكاء الاصطناعي للتعافي من الكوارث الطبيعية من خلال توفير الدعم النفسي

تهدف مرحلة التعافي بعد كارثة طبيعية إلى إعادة بناء المجتمعات وجعلها أقوى. إحدى أفضل الطرق للقيام بذلك هي توفير الدعم الصحي النفسي للأشخاص في المناطق المتضررة. قد يعاني الناجون من مشاكل الصحة النفسية 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 تقدم الدعم في مجال الصحة النفسية باستخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

‍

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في أبحاث الصحة النفسية ودعمها. يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمشاكل الصحة النفسية 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 لصدمة. ووفقًا لدراساتهم، يمكن أيضًا تطبيق نفس التقنية لفهم تأثير أزمات المناخ والكوارث الطبيعية على الصحة النفسية، على المديين القصير والطويل.

إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث

بعد أن ناقشنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على جميع العمليات المختلفة لإدارة الكوارث الطبيعية، دعونا نستكشف بعض الإيجابيات والسلبيات التي تنطوي عليها. فيما يلي بعض مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة الكوارث:

• تحسين التنسيق: يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين التنسيق بين مختلف الوكالات والمؤسسات المشاركة في الاستجابة للكوارث، مما يقلل التأخير وأوجه القصور.

• أتمتة المهام: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة، مثل إدخال البيانات وتحليلها، مما يحرر الموارد البشرية للقيام بأنشطة أكثر أهمية خلال كارثة طبيعية عندما يكون كل ثانية مهمة.

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

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

• تكاليف التنفيذ العالية: يمكن أن يكون تطوير وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي لإدارة الكوارث مكلفًا، لأنه غالبًا ما ينطوي على استثمارات كبيرة في الأجهزة والبرامج والخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي.

• مخاوف بشأن خصوصية البيانات: تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي بيانات الأقمار الصناعية الجغرافية المكانية ووسائل التواصل الاجتماعي وبيانات الاتصالات عبر وسائل التواصل الاجتماعي وخطوط المساعدة والمزيد من المصادر لتقييم الأضرار و track الأشخاص أثناء الكوارث. وهذا يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية بشأن الاستخدام غير التوافقي للمعلومات الشخصية والمراقبة المحتملة.

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

أفكار نهائية حول الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية

لقد استكشفنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في إنقاذ حياة الناس من الكوارث الطبيعية. فهو يساعدنا على التنبؤ والاستعداد والاستجابة والتعافي منها بشكل أكثر فعالية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل track الأعاصير وتحسين جهود الاستجابة للكوارث والتعافي منها. يساعد ذلك على تقليل تأثير الكوارث على الأشخاص والبنية التحتية على حد سواء. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي له العديد من الفوائد، مثل الاستجابة الأسرع والتنسيق الأفضل، إلا أنه يواجه بعض التحديات أيضاً. وتشمل هذه التحديات ارتفاع التكاليف والمخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات والحاجة إلى بيانات دقيقة. عندما نتعامل مع هذه التحديات ونأخذها في الحسبان، يمكننا زيادة 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 و الزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀