تعرف على دور الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية، بدءًا من التنبؤ بالكوارث ووصولًا إلى المساعدة في جهود التعافي. استكشف كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنقاذ الأرواح.
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.
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 عن طريق معالجة البيانات الزلزالية. طورت Google وهارفارد نظام ذكاء اصطناعي قام بتحليل البيانات من 131000 زلزال وهزة ارتدادية. عند اختباره على 30000 حدث زلزالي، أظهر نظام الذكاء الاصطناعي هذا دقة أكبر في التنبؤ بمواقع الهزات الارتدادية مقارنة بالطرق التقليدية. في مثال التنبؤ بالهزات الارتدادية الموضح أدناه، يتم تمييز المناطق المتوقع أن تشهد هزات ارتدادية باللون الأحمر. النقاط السوداء هي مواقع الهزات الارتدادية المرصودة، والخط الأصفر يوضح الصدوع التي تمزقت أثناء الصدمة الرئيسية.
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.
يمكن أن تساعد الرؤية الحاسوبية وحلول تحليلات الصور أيضًا في مراقبة وتتبع أنماط الطقس عن طريق معالجة صور الأقمار الصناعية في الوقت الفعلي. من خلال مراقبة مسار مثل هذه الكوارث (مثل الأعاصير)، يمكن إعداد المناطق التي قد تتأثر بشكل أفضل لمواجهتها. على سبيل المثال، استخدمت وكالة ناسا الحوسبة السحابية وتقنيات التعلم العميق على صور الأقمار الصناعية لتتبع الأعاصير مثل هارفي وفلورنس. تفوق نظامهم على الطرق القياسية بستة أضعاف، مما سمح بتتبع الإعصار كل ساعة بدلاً من كل ست ساعات كما هو الحال مع الطرق التقليدية.
.png)
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 لابتكارات الذكاء الاصطناعي أيضًا 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، خلال أعقاب الزلزال في تركيا، استخدمت وزارة الدفاع الأمريكية التجزئة الدلالية وصور الأقمار الصناعية لتحديد وتصنيف شدة البنية التحتية والأضرار التي لحقت بالمباني في مناطق الكوارث بمعدل أسرع بكثير من طرق الكشف التقليدية. باستخدام مثل هذه الأساليب، قاموا بتسريع العملية إلى ساعات أو دقائق، وتمكن مركز التحكم وفرق الإنقاذ من الاستجابة بشكل أسرع في المناطق المتضررة للتعافي.
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.
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:
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:
لقد استكشفنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إنقاذ حياة الناس من كارثة طبيعية. فهو 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 على تقليل تأثير الكوارث على الناس والبنية التحتية على حد سواء. في حين أن الذكاء الاصطناعي له فوائد عديدة، مثل الاستجابات الأسرع والتنسيق الأفضل، إلا أنه يواجه أيضًا بعض التحديات. وتشمل هذه التكاليف المرتفعة ومخاوف بشأن خصوصية البيانات والحاجة إلى بيانات دقيقة. عندما نعالج هذه التحديات ونضعها في الاعتبار، يمكننا زيادة تأثير الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية بشكل فعال.
لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع و الزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀
