AI nella gestione dei disastri naturali

Uragani, terremoti, incendi e inondazioni fanno parte della natura. Tuttavia, negli ultimi anni, abbiamo assistito a un aumento del verificarsi di tali disastri naturali. Molte persone hanno perso la casa, i mezzi di sostentamento e la vita a causa di disastri naturali sempre più gravi e frequenti. Il numero di disastri legati al clima è triplicato negli ultimi 30 anni. Secondo i rapporti dell'ONU, adattarsi e affrontare questi disastri costerà ai paesi in via di sviluppo una cifra stimata tra i 140 e i 300 miliardi di dollari all'anno entro il 2030.

Tuttavia, grazie ai recenti progressi tecnologici come l'IA, la gestione dei disastri naturali sta diventando più snella, migliorando ogni aspetto, dalla previsione dei disastri all'assistenza nelle operazioni di recupero. In questo articolo, approfondiremo la gestione dei disastri naturali, esploreremo come l'IA migliori ogni fase del processo e analizzeremo le applicazioni dell'IA che ci mantengono al sicuro.

Fig 1. Un grafico che mostra l'aumento dei disastri naturali dal 1900 al 2019.

Link to this sectionUtilizzare l'IA nella previsione dei disastri per una gestione proattiva del rischio#

I sistemi di previsione e rilevamento precoce dei disastri basati sull'IA possono aiutare a ridurre i danni causati dai disastri naturali. Utilizzando questi sistemi, i residenti locali e i primi soccorritori possono essere avvisati tempestivamente per mitigare gli effetti del disastro. Gli strumenti di IA possono analizzare enormi quantità di dati ed effettuare previsioni accurate per anticipare disastri naturali come uragani e incendi prima che accadano.

Tecniche di IA come il machine learning e la computer vision utilizzano profonde reti neurali, impiegate per analizzare vasti dataset provenienti da vari tipi di fonti, come immagini satellitari, dati meteorologici e registri storici. Queste reti contengono neuroni artificiali interconnessi in grado di identificare pattern e anomalie che portano a un potenziale disastro. Elaborando e analizzando l'enorme quantità di dati raccolti utilizzando strumenti come l'analisi dei big data, i modelli di IA possono essere addestrati per fornire sistemi di allerta precoce e aiutare a ridurre l'impatto dei disastri naturali.

Ad esempio, l'IA può essere utilizzata per prevedere le scosse di assestamento di un terremoto elaborando i dati sismici. Google e Harvard hanno sviluppato un sistema di IA che ha analizzato i dati di 131.000 terremoti e scosse di assestamento. Quando testato su 30.000 eventi sismici, questo sistema di IA ha mostrato una maggiore precisione nel prevedere le posizioni delle scosse di assestamento rispetto ai metodi tradizionali. Nell'esempio di previsione delle scosse di assestamento mostrato di seguito, le regioni in cui è prevista la scossa sono contrassegnate in rosso. I punti neri indicano le posizioni delle scosse di assestamento osservate, mentre la linea gialla mostra le faglie che si sono fratturate durante la scossa principale.

Fig 2. Un'immagine che mostra l'output della previsione delle scosse di assestamento.

Link to this sectionSistemi basati sull'IA per la preparazione ai disastri#

Una volta previsto un disastro, il passo successivo nella gestione dei disastri naturali è la preparazione. Le perdite umane ed economiche possono essere evitate grazie a sistemi di IA che forniscono informazioni tempestive e accurate sui rischi connessi a un disastro. Queste informazioni aiutano le autorità a essere pronte per le emergenze e ad agire rapidamente per salvare vite umane. Ad esempio, agricoltori, pescatori e guardie forestali sono tra le comunità più a rischio quando si tratta di disastri naturali, e le soluzioni di IA possono aiutare queste comunità a evitare perdite.

La computer vision e le soluzioni di analisi delle immagini possono anche aiutare a monitorare e tracciare i pattern meteorologici elaborando immagini satellitari in tempo reale. Monitorando il percorso di tali disastri (come i cicloni), le aree che potrebbero essere colpite possono essere preparate meglio ad affrontarli. Ad esempio, la NASA ha utilizzato il cloud computing e tecniche di deep learning su foto satellitari per tracciare uragani come Harvey e Florence. Il loro sistema ha superato i metodi standard di sei volte, consentendo di tracciare l'uragano ogni ora anziché ogni sei ore, come avviene con i metodi tradizionali.

Fig 3. Monitoraggio e tracciamento dell'uragano Florence tramite deep learning (Fonte).

Link to this sectionL'IA nella risposta ai disastri: potenziare i dati in tempo reale per le squadre di soccorso#

Un'altra importante applicazione dell'IA nella gestione dei disastri naturali è l'assistenza alle squadre di risposta. I sistemi di IA possono fornire preziosi dati in tempo reale, come la valutazione dei danni e il tracciamento della posizione delle persone in difficoltà, alle squadre di risposta ai disastri, aiutandole ad allocare le risorse di soccorso in modo più efficiente. Possono anche contribuire ad accelerare la consegna degli aiuti alle persone nelle aree colpite e migliorare le decisioni e le azioni degli operatori di soccorso in prima linea.

Ad esempio, durante qualsiasi disastro naturale, le linee di emergenza (come il 911) vengono inondate di chiamate di soccorso. Le squadre di risposta potrebbero perdere dettagli importanti se tutte le chiamate vengono indirizzate a operatori umani. L'IA può essere utilizzata per gestire elevati volumi di chiamate e messaggi in tempi record ed eseguire molteplici funzioni utilizzando funzionalità come speech-to-text e natural language processing (NLP). Tali funzionalità possono estrarre il contesto dietro ogni chiamata di emergenza per ottenere informazioni accurate sulla natura precisa dell'emergenza e sulla posizione di chi chiama.

Queste informazioni riducono i tempi di chiamata e accelerano la risposta alle emergenze. Lo stesso sistema può essere applicato alle piattaforme di social media con l'aiuto di strumenti di IA come computer vision e NLP.

Come possono le piattaforme di social media aiutare nella risposta ai disastri naturali? Durante un disastro naturale, le piattaforme di social media possono contenere informazioni cruciali e azionabili nell'immediato dopo l'evento. Ad esempio, informazioni sotto forma di testo, audio, immagini e video possono essere pubblicate sui social media dalle persone presenti nell'area colpita. Gestire ed elaborare manualmente tutte queste informazioni non è semplice, specialmente quando ogni secondo è fondamentale. Strumenti come la piattaforma AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) possono essere utilizzati per ridurre i ritardi nella risposta elaborando automaticamente i post sui social media. La piattaforma analizza testo e immagini provenienti da tweet (o altre piattaforme di social media) per ottenere informazioni umanitarie rilevanti. Le organizzazioni di risposta ai disastri possono utilizzare i dati estratti in tempo reale per guidare le proprie azioni e migliorare l'efficienza dei propri sforzi.

Le innovazioni dell'IA possono anche assistere le squadre di soccorso direttamente in prima linea. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 possono aiutare a valutare i danni causati all'area colpita utilizzando immagini satellitari e metodi come la semantic segmentation, che classifica ogni pixel in un'immagine in categorie specifiche. Ad esempio, all'indomani del terremoto in Turchia, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti ha utilizzato la segmentazione semantica e l'immagini satellitari per identificare e classificare la gravità dei danni alle infrastrutture e agli edifici nelle aree colpite dal disastro a una velocità molto superiore rispetto ai metodi di rilevamento tradizionali. Utilizzando tali metodi, hanno accelerato il processo a ore o minuti, e il centro di controllo e le squadre di soccorso sono stati in grado di rispondere più rapidamente nelle aree colpite per il recupero.

Fig 4. Valutazione dei danni tramite semantic segmentation.

Link to this sectionL'IA per il recupero dai disastri naturali fornendo supporto alla salute mentale#

La fase di recupero dopo un disastro naturale mira a ricostruire le comunità e renderle più forti. Uno dei modi migliori per farlo è fornire supporto alla salute mentale alle persone nelle aree colpite. I sopravvissuti potrebbero soffrire di problemi di salute mentale come il disturbo da stress post-traumatico (PTSD) dopo un tale disastro. I tassi di PTSD dopo un disastro possono arrivare fino al 40%. Gli strumenti di IA possono essere utilizzati per aiutare le persone colpite. Ad esempio, Omdena è un'azienda che fornisce supporto alla salute mentale utilizzando chatbot basati su IA.

Fig 5. Chatbot IA per aiutare i pazienti con PTSD.

L'IA può anche assistere nella ricerca e nel supporto alla salute mentale. I sistemi di IA possono essere utilizzati per prevedere i problemi di salute mentale analizzando le cartelle cliniche elettroniche con la stessa precisione degli esperti umani. Ad esempio, i ricercatori hanno utilizzato l'IA per analizzare i dati dei social media e valutare i livelli di stress nei giovani adulti dopo aver vissuto un trauma. Secondo i loro studi, la stessa tecnica potrebbe essere applicata anche per comprendere l'impatto sulla salute mentale delle crisi climatiche e dei disastri naturali, sia a breve che a lungo termine.

Link to this sectionPro e contro dell'utilizzo dell'IA nella gestione dei disastri#

Ora che abbiamo discusso di come l'IA possa influenzare tutti i diversi processi di gestione dei disastri naturali, esploriamo alcuni dei pro e dei contro coinvolti. Ecco alcuni dei vantaggi dell'utilizzo dell'IA per la gestione dei disastri:

• Migliorare il coordinamento: I sistemi di IA possono essere utilizzati per migliorare il coordinamento tra diverse agenzie e organizzazioni coinvolte nella risposta ai disastri, riducendo ritardi e inefficienze.

• Automatizzare le attività: L'IA può automatizzare attività ripetitive, come l'inserimento e l'analisi dei dati, liberando risorse umane per attività più critiche durante un disastro naturale, quando ogni secondo speso è fondamentale.

• Adattamento a lungo termine al cambiamento climatico: L'IA può aiutare a identificare e valutare gli impatti del cambiamento climatico, consentendo alle comunità globali di sviluppare strategie di adattamento a lungo termine.

Nonostante i numerosi benefici, ci sono anche limitazioni legate all'IA nella gestione dei disastri naturali da tenere a mente. Ecco alcune delle principali sfide dell'IA nella gestione dei disastri naturali:

• Elevati costi di implementazione: Sviluppare e implementare sistemi di IA per la gestione dei disastri può essere costoso, poiché spesso comporta significativi investimenti in hardware, software e competenze di IA.

• Problemi di privacy dei dati: I sistemi di IA utilizzano dati satellitari geospaziali, dati di social media e comunicazioni di emergenza e altre fonti per valutare i danni e tracciare le persone durante un disastro. Ciò solleva problemi di privacy riguardanti l'uso non consensuale di informazioni personali e il potenziale monitoraggio.

• Dipendenza dalla qualità dei dati: Le previsioni di un modello di IA possono essere buone solo quanto la qualità e la quantità dei dati su cui è addestrato. Se i modelli di IA vengono addestrati con dati imprecisi, potrebbero portare a risultati meno efficaci, in particolare in situazioni critiche.

Link to this sectionConsiderazioni finali sull'IA nella gestione dei disastri naturali#

Abbiamo esplorato come l'IA possa aiutare a salvare vite umane da un disastro naturale. Ci aiuta a prevedere, preparare, rispondere e recuperare da essi in modo più efficace. Gli strumenti di IA possono prevedere terremoti, tracciare uragani e migliorare gli sforzi di risposta e recupero ai disastri. In questo modo si riduce al minimo l'impatto dei disastri sulle persone e sulle infrastrutture. Sebbene l'IA offra molti vantaggi, come risposte più rapide e un migliore coordinamento, presenta anche alcune sfide. Queste includono costi elevati, problemi di privacy dei dati e la necessità di dati accurati. Quando affrontiamo e teniamo conto di queste sfide, possiamo massimizzare l'impatto dell'IA nella gestione efficace dei disastri naturali.

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