Erfahren Sie mehr über die Rolle der KI im Katastrophenmanagement, von der Vorhersage von Katastrophen bis hin zur Unterstützung bei den Wiederaufbaubemühungen. Entdecken Sie, wie KI eingesetzt werden kann, um Leben zu retten.
Hurrikane, Erdbeben, Waldbrände und Überschwemmungen sind alle Teil der Natur. In den letzten Jahren haben wir jedoch einen Anstieg des Auftretens solcher Naturkatastrophen erlebt. Viele haben aufgrund immer schwerwiegenderer und häufigerer Naturkatastrophen ihr Zuhause, ihre Existenzgrundlage und ihr Leben verloren. Die Zahl der klimabedingten Katastrophen hat sich in den letzten 30 Jahren verdreifacht. Laut UN-Berichten werden die Anpassung an diese Katastrophen und der Umgang mit ihnen die Entwicklungsländer bis 2030 schätzungsweise 140 bis 300 Milliarden Dollar pro Jahr kosten.
Dank der jüngsten Fortschritte in der Technologie wie KI wird das Katastrophenmanagement jedoch immer effizienter und verbessert alles, von der Vorhersage von Katastrophen bis hin zur Unterstützung bei den Wiederaufbaumaßnahmen. In diesem Artikel werden wir tief in das Katastrophenmanagement eintauchen, untersuchen, wie KI jeden Schritt des Prozesses verbessert, und KI-Anwendungen, die uns schützen.
KI-Systeme zur Vorhersage und Früherkennung von Katastrophen können dazu beitragen, die durch Naturkatastrophen verursachten Schäden zu verringern. Mithilfe dieser Systeme können Anwohner und Ersthelfer frühzeitig gewarnt werden, um die Auswirkungen der Katastrophe zu mildern. KI-Tools können riesige Datenmengen durchforsten und genaue Vorhersagen treffen, um Naturkatastrophen wie Hurrikane und Waldbrände vorherzusehen, bevor sie eintreten.
KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Computer Vision verwenden tiefe neuronale Netze, die zur Analyse riesiger Datensätze aus verschiedenen Arten von Quellen verwendet werden, wie z. B. Satellitenbilder, Wetterdaten und historische Aufzeichnungen. Diese Netzwerke enthalten miteinander verbundene künstliche Neuronen, die Muster und Anomalien erkennen können, die zu einer potenziellen Katastrophe führen. Durch die Verarbeitung und Analyse der riesigen Menge an gesammelten Daten mithilfe von Tools wie Big-Data-Analysen können KI-Modelle trainiert werden, um Frühwarnsysteme bereitzustellen und die Auswirkungen von Naturkatastrophen zu reduzieren.
Beispielsweise kann KI verwendet werden, um Erdbeben-Nachbeben vorherzusagen, indem seismische Daten verarbeitet werden. Google und Harvard haben ein KI-System entwickelt, das Daten von 131.000 Erdbeben und Nachbeben analysierte. Bei Tests mit 30.000 Erdbebenereignissen zeigte dieses KI-System eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage von Nachbebenstandorten im Vergleich zu traditionellen Methoden. Im Beispiel einer Nachbebenvorhersage, das unten dargestellt ist, sind die Regionen, in denen Nachbeben erwartet werden, rot markiert. Die schwarzen Punkte sind die Standorte der beobachteten Nachbeben, und die gelbe Linie zeigt die Verwerfungen, die während des Hauptbebens aufgetreten sind.
Sobald eine Katastrophe vorhergesagt wurde, ist der nächste Schritt im Katastrophenmanagement die Vorbereitung. Menschliche und wirtschaftliche Verluste können durch KI-Systeme verhindert werden, die rechtzeitig und genau über die mit einer Katastrophe verbundenen Risiken informieren. Diese Erkenntnisse helfen den Behörden, sich auf Notfälle vorzubereiten und schnell zu handeln, um Leben zu retten. Zum Beispiel sind Landwirte, Fischer und Forstwirte einige der am stärksten gefährdeten Gemeinschaften, wenn es um Naturkatastrophen geht, und KI-Lösungen können diesen Gemeinschaften helfen, Verluste zu vermeiden.
Computer Vision- und Bildanalyselösungen können auch helfen, Wetterlagen zu überwachen und zu verfolgen, indem sie Satellitenbilder in Echtzeit verarbeiten. Durch die Überwachung des Pfads solcher Katastrophen (wie z. B. Zyklone) können betroffene Gebiete besser auf diese vorbereitet werden. Beispielsweise hat die NASA Cloud Computing- und Deep-Learning-Techniken auf Satellitenfotos angewendet, um Hurrikane wie Harvey und Florence zu verfolgen. Ihr System übertraf Standardmethoden um das Sechsfache, wodurch der Hurrikan stündlich statt wie bei traditionellen Methoden alle sechs Stunden verfolgt werden konnte.
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Eine weitere wichtige Anwendung von KI im Katastrophenmanagement ist die Unterstützung von Einsatzteams. KI-Systeme können wertvolle Echtzeitdaten liefern, wie z. B. Schadensbewertung und Verfolgung des Standorts von Menschen in Not, um Katastrophenschutzteams zu unterstützen und ihnen zu helfen, Hilfsgüter effizienter zu verteilen. Sie können auch dazu beitragen, die Bereitstellung von Hilfe für Menschen in betroffenen Gebieten zu beschleunigen und die Entscheidungen und Maßnahmen von Helfern an vorderster Front zu verbessern.
Beispielsweise werden während einer Naturkatastrophe die Notrufleitungen (wie 112) mit Notrufen überflutet. Den Einsatzteams könnten wichtige Details entgehen, wenn alle Anrufe an menschliche Vermittler weitergeleitet werden. KI kann verwendet werden, um große Mengen an Anrufen und Nachrichten in Rekordzeit zu verwalten und mehrere Funktionen mithilfe von Funktionen wie Spracherkennung und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) auszuführen. Solche Funktionen können den Kontext hinter jedem Notruf extrahieren, um genaue Informationen über die genaue Art des Notfalls und den Standort des Anrufers zu erhalten.
Diese Erkenntnisse verkürzen die Gesprächszeiten und beschleunigen die Notfallreaktion. Dasselbe System kann mit Hilfe von KI-Tools wie Computer Vision und NLP auf Social-Media-Plattformen angewendet werden.
Wie können Social-Media-Plattformen bei der Reaktion auf Naturkatastrophen helfen? Während einer Naturkatastrophe können Social-Media-Plattformen unmittelbar danach entscheidende, verwertbare Informationen enthalten. Zum Beispiel können Text-, Audio-, Bild- und Video-Informationen von den Menschen im betroffenen Gebiet auf Social Media gepostet werden. Das manuelle Verwalten und Verarbeiten all dieser Informationen ist nicht einfach, besonders wenn jede Sekunde zählt. Tools wie die AIDR-Plattform (Artificial Intelligence Digital Response) können verwendet werden, um Reaktionsverzögerungen durch die automatische Verarbeitung von Social-Media-Posts zu reduzieren. Die Plattform analysiert Texte und Bilder aus Tweets (oder anderen Social-Media-Plattformen), um relevante humanitäre Informationen zu erhalten. Katastrophenschutzorganisationen können die extrahierten Echtzeitdaten nutzen, um ihre Maßnahmen zu informieren und die Effizienz ihrer Bemühungen zu verbessern.
KI-Innovationen können Rettungsteams auch direkt an vorderster Front unterstützen. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können helfen, die Schäden im betroffenen Gebiet anhand von Satellitenbildern und Methoden wie der semantischen Segmentierung zu beurteilen, die jedes Pixel in einem Bild in bestimmte Kategorien einteilt. So nutzte beispielsweise das US-Verteidigungsministerium nach dem Erdbeben in der Türkei die semantische Segmentierung und Satellitenbilder, um den Schweregrad von Infrastruktur- und Gebäudeschäden in Katastrophengebieten viel schneller zu erkennen und zu kategorisieren als mit traditionellen Erkennungsmethoden. Mit solchen Methoden beschleunigten sie den Prozess auf Stunden oder Minuten, und die Kontrollzentrale und die Rettungsteams konnten in den betroffenen Gebieten schneller mit der Bergung beginnen.
Die Erholungsphase nach einer Naturkatastrophe zielt darauf ab, Gemeinschaften wiederaufzubauen und sie widerstandsfähiger zu machen. Eine der besten Möglichkeiten, dies zu tun, ist die Bereitstellung von psychologischer Unterstützung für die Menschen in den betroffenen Gebieten. Überlebende leiden nach einer solchen Katastrophe möglicherweise unter psychischen Problemen wie einer posttraumatischen Belastungsstörung (PTBS). Die PTBS-Raten nach einer Katastrophe können bis zu 40 % betragen. KI-Tools können eingesetzt werden, um betroffenen Personen zu helfen. Omdena ist beispielsweise ein Unternehmen, das psychologische Unterstützung mithilfe von KI-Chatbots anbietet.
KI kann auch bei der Erforschung und Unterstützung der psychischen Gesundheit helfen. KI-Systeme können verwendet werden, um psychische Probleme vorherzusagen, indem sie elektronische Gesundheitsakten mit der gleichen Genauigkeit wie menschliche Experten analysieren. Forscher haben beispielsweise KI verwendet, um Social-Media-Daten zu analysieren und das Stressniveau junger Erwachsener einzuschätzen, nachdem diese ein Trauma erlebt hatten. Laut ihren Studien könnte die gleiche Technik auch angewendet werden, um die Auswirkungen von Klimakrisen und Naturkatastrophen auf die psychische Gesundheit kurz- und langfristig zu verstehen.
Nachdem wir nun erörtert haben, wie KI alle verschiedenen Prozesse des Katastrophenmanagements beeinflussen kann, wollen wir einige der damit verbundenen Vor- und Nachteile untersuchen. Hier sind einige der Vorteile des Einsatzes von KI für das Katastrophenmanagement:
Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Einschränkungen im Zusammenhang mit KI im Katastrophenmanagement, die es zu beachten gilt. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen der KI im Katastrophenmanagement:
Wir haben untersucht, wie KI dazu beitragen kann, Menschenleben vor einer Naturkatastrophe zu retten. Sie hilft uns, uns effektiver auf diese vorzubereiten, auf sie zu reagieren und uns von ihnen zu erholen. KI-Tools können Erdbeben vorhersagen, Hurrikane verfolgen und die Katastrophenhilfe und -wiederherstellung verbessern. Dies trägt dazu bei, die Auswirkungen von Katastrophen auf Menschen und Infrastruktur zu minimieren. Obwohl KI viele Vorteile hat, wie z. B. schnellere Reaktionen und eine bessere Koordination, birgt sie auch einige Herausforderungen. Dazu gehören hohe Kosten, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und die Notwendigkeit genauer Daten. Wenn wir diese Herausforderungen angehen und berücksichtigen, können wir die Auswirkungen von KI bei der effektiven Bewältigung von Naturkatastrophen maximieren.
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