الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية

تعتبر الأعاصير، والزلازل، وحرائق الغابات، والفيضانات جزءاً طبيعياً من البيئة. ومع ذلك، شهدنا في السنوات الأخيرة زيادة في معدل وقوع مثل هذه الكوارث الطبيعية. لقد فقد الكثيرون منازلهم، ومصادر رزقهم، وأرواحهم بسبب الكوارث الطبيعية المتزايدة حدة وتكراراً. لقد تضاعف عدد الكوارث المرتبطة بالمناخ ثلاث مرات في السنوات الثلاثين الماضية. ووفقاً لتقارير الأمم المتحدة، فإن التكيف والتعامل مع هذه الكوارث سيكلف الدول النامية ما يقدر بنحو 140 إلى 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 الارتفاع في الكوارث الطبيعية من عام 1900 إلى 2019.

استخدام 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 ورؤية الكمبيوتر شبكات عصبية عميقة، والتي تُستخدَم لتحليل مجموعات بيانات ضخمة من أنواع مختلفة من المصادر، مثل صور الأقمار الصناعية، وبيانات الطقس، والسجلات التاريخية. تحتوي هذه الشبكات على خلايا عصبيّة اصطناعية مترابطة قادرة على تحديد الأنماط والشذوذ الذي قد يؤدي إلى كارثة محتملة. ومن خلال معالجة وتحليل الكمية الهائلة من البيانات المجمعة باستخدام أدوات مثل تحليلات البيانات الضخمة، يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتوفير أنظمة إنذار مبكر والمساعدة في تقليل تأثيرات الكوارث الطبيعية.

على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالهزات الارتدادية للزلازل عن طريق معالجة البيانات الزلزالية. لقد طوّرت Google وHarvard نظاماً للذكاء الاصطناعي قام بتحليل بيانات من 131,000 زلزال وهزة ارتدادية. وعندما تم اختبار نظام الذكاء الاصطناعي هذا على 30,000 حدث زلزالي، أظهر دقة أعلى في التنبؤ بمواقع الهزات الارتدادية مقارنة بالطرق التقليدية. وفي مثال التنبؤ بالهزات الارتدادية الموضح أدناه، تُعلم المناطق المتوقع تعرضها لهزات ارتدادية باللون الأحمر. بينما تمثل النقاط السوداء مواقع الهزات الارتدادية المرصودة، ويظهر الخط الأصفر الصدوع التي انكسرت أثناء الصدمة الرئيسية.

الشكل 2. صورة تعرض مخرجات التنبؤ بالهزات الارتدادية.

أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي للاستعداد للكوارث#

بمجرد التنبؤ بالكارثة، تتمثل الخطوة التالية في إدارة الكوارث الطبيعية في الاستعداد. يمكن الوقاية من الخسائر البشرية والاقتصادية من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي التي توفر معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب حول المخاطر المرتبطة بالكارثة. تساعد هذه الرؤى السلطات على الاستعداد لحالات الطوارئ والتحرك بسرعة لإنقاذ الأرواح. على سبيل المثال، يُعد المزارعون، والصيادون، والعاملون في قطاع الغابات من أكثر المجتمعات عرضة للخطر عندما يتعلق الأمر بالكوارث الطبيعية، ويمكن أن تساعدهم حلول الذكاء الاصطناعي في تجنب الخسائر.

يمكن أن تساعد حلول رؤية الكمبيوتر وتحليلات الصور أيضاً في مراقبة وتتبع أنماط الطقس عن طريق معالجة صور الأقمار الصناعية في الوقت الفعلي. ومن خلال مراقبة مسار مثل هذه الكوارث (مثل الأعاصير)، يمكن إعداد المناطق التي قد تتأثر بشكل أفضل لمواجهتها. على سبيل المثال، استخدمت ناسا الحوسبة السحابية وتقنيات التعلم العميق على صور الأقمار الصناعية لـتتبع الأعاصير مثل هارفي وفلورنس. لقد تفوق نظامهم على الطرق القياسية بست مرات، مما سمح بتتبع الإعصار كل ساعة بدلاً من كل ست ساعات كما هو الحال في الطرق التقليدية.

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

الذكاء 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 لنظمة الذكاء الاصطناعي تزويد فرق الاستجابة للكوارث ببيانات قيمة في الوقت الفعلي، مثل تقييم الأضرار وتتبع موقع الأشخاص في محنة، مما يساعدهم على تخصيص موارد الإغاثة بكفاءة أكبر. يمكنهم أيضاً المساعدة في تسريع وصول المساعدات إلى الأشخاص في المناطق المتضررة وتحسين قرارات وإجراءات عمال الإغاثة في الخطوط الأمامية.

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

تؤدي هذه الرؤى إلى تقليل أوقات المكالمات وتسريع الاستجابة للطوارئ. يمكن تطبيق نفس النظام على منصات وسائل التواصل الاجتماعي بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية.

كيف يمكن لمنصات وسائل التواصل الاجتماعي المساعدة في الاستجابة للكوارث الطبيعية؟ أثناء الكوارث الطبيعية، يمكن أن تحتوي منصات وسائل التواصل الاجتماعي على معلومات حاسمة قابلة للتنفيذ في أعقاب الكارثة مباشرة. على سبيل المثال، يمكن نشر معلومات النص، والصوت، والصور، والفيديو على وسائل التواصل الاجتماعي من قبل الأشخاص في المنطقة المتضررة. إن إدارة ومعالجة كل هذه المعلومات يدوياً ليس بالأمر السهل، خاصة عندما تكون كل ثانية حاسمة. يمكن استخدام أدوات مثل منصة AIDR (الاستجابة الرقمية للذكاء الاصطناعي) لتقليل تأخيرات الاستجابة عن طريق معالجة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي تلقائياً. تحلل المنصة النصوص والصور من التغريدات (أو منصات وسائل التواصل الاجتماعي الأخرى) للحصول على معلومات إنسانية ذات صلة. يمكن لمنظمات الاستجابة للكوارث استخدام البيانات المستخرجة في الوقت الفعلي لإعلام إجراءاتها وتحسين كفاءة جهودها.

يمكن لابتكار الذكاء الاصطناعي أيضاً مساعدة فرق الإنقاذ مباشرة من الخطوط الأمامية. يمكن لنماذج رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLOv8 المساعدة في تقييم الأضرار التي لحقت بالمنطقة المتضررة باستخدام صور الأقمار الصناعية وطرق مثل التجزئة الدلالية، والتي تصنف كل بكسل في الصورة إلى فئات محددة. على سبيل المثال، في أعقاب الزلزال في 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. باستخدام هذه الطرق، سرعوا العملية إلى ساعات أو دقائق، وتمكن مركز التحكم وفرق الإنقاذ من الاستجابة بشكل أسرع في المناطق المتضررة للتعافي.

الشكل 4. تقييم الأضرار باستخدام التجزئة الدلالية.

الذكاء الاصطناعي للتعافي من الكوارث الطبيعية من خلال توفير دعم الصحة العقلية#

The recovery phase after a natural disaster aims to rebuild communities and make them stronger. One of the best ways to do that is by providing mental health support to the people in affected areas. Survivors might suffer from mental health issues like Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) after such a disaster. Rates of PTSD after a disaster can be as high as 40%. AI tools can be used to help affected individuals. For example, Omdena is a company that provides mental health support using AI chatbots.

الشكل 5. روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي لمساعدة المرضى الذين يعانون من اضطراب ما بعد الصدمة.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضاً في أبحاث الصحة النفسية والدعم. 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 تعرضهم للصدمات. وفقاً لدراساتهم، يمكن تطبيق نفس التقنية لفهم تأثير الأزمات المناخية والكوارث الطبيعية على الصحة النفسية، على المدى القصير والطويل على حد سواء.

إيجابيات 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 يوفر الموارد البشرية لأنشطة أكثر أهمية أثناء الكوارث الطبيعية عندما تكون كل ثانية تقضى حرجة.

• 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، حيث 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، والمزيد من المصادر لتقييم الأضرار وتتبع الأشخاص أثناء الكارثة. يثير هذا مخاوف تتعلق بالخصوصية بشأن الاستخدام غير الموافق عليه للمعلومات الشخصية والمراقبة المحتملة.

• الاعتماد على جودة البيانات: لا يمكن لـتنبؤات نموذج الذكاء الاصطناعي أن تكون جيدة إلا بقدر جودة الكمية والنوعية للبيانات 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 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، تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀