AI nella gestione delle calamità naturali

Uragani, terremoti, incendi boschivi e alluvioni fanno tutti parte della natura. Tuttavia, negli ultimi anni abbiamo assistito a un aumento della frequenza di queste catastrofi naturali. Molte persone hanno perso la casa, i mezzi di sussistenza e la vita a causa di catastrofi naturali sempre più gravi e frequenti. Il numero di catastrofi legate al clima è triplicato negli ultimi 30 anni. Secondo i rapporti delle Nazioni Unite, adattarsi a queste catastrofi e affrontarle costerà ai Paesi in via di sviluppo tra 140 e 300 miliardi di dollari all’anno entro il 2030.

Tuttavia, grazie ai recenti progressi tecnologici, come l’IA, la gestione delle catastrofi naturali sta diventando più efficiente, migliorando ogni aspetto, dalla previsione delle catastrofi all’assistenza nelle attività di recupero. In questo articolo analizzeremo in modo approfondito la gestione delle catastrofi naturali, esploreremo come l’IA migliori ogni fase del processo e vedremo quali applicazioni dell’IA contribuiscono a proteggerci.

Fig. 1. Un grafico che mostra l’aumento delle catastrofi naturali dal 1900 al 2019.

Utilizzare l’IA nella previsione delle catastrofi per una gestione proattiva dei rischi#

I sistemi di previsione delle catastrofi e di rilevamento precoce basati sull’IA possono contribuire a ridurre i danni causati dalle catastrofi naturali. Grazie a questi sistemi, i residenti locali e i soccorritori possono essere avvisati tempestivamente per mitigare gli effetti della catastrofe. Gli strumenti di IA possono analizzare enormi quantità di dati e formulare previsioni accurate per anticipare catastrofi naturali come uragani e incendi boschivi prima che si verifichino.

Le tecniche di IA, come il machine learning e la computer vision, utilizzano profonde reti neurali, impiegate per analizzare vasti dataset provenienti da diversi tipi di fonti, come immagini satellitari, dati meteorologici e archivi storici. Queste reti contengono neuroni artificiali interconnessi in grado di identificare schemi e anomalie che indicano una potenziale catastrofe. Elaborando e analizzando l’enorme quantità di dati raccolti con strumenti come l’analisi dei big data, è possibile addestrare i modelli di IA per fornire sistemi di allerta precoce e contribuire a ridurre l’impatto delle catastrofi naturali.

Ad esempio, l’IA può essere utilizzata per prevedere le scosse di assestamento dei terremoti elaborando i dati sismici. Google e Harvard hanno sviluppato un sistema di IA che ha analizzato i dati relativi a 131.000 terremoti e scosse di assestamento. Testato su 30.000 eventi sismici, questo sistema di IA ha mostrato una maggiore accuratezza nella previsione delle località delle scosse di assestamento rispetto ai metodi tradizionali. Nell’esempio di previsione di una scossa di assestamento mostrato di seguito, le aree in cui si prevede che si verificheranno scosse di assestamento sono contrassegnate in rosso. I punti neri indicano le località 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 il risultato della previsione delle scosse di assestamento.

Sistemi basati sull’IA per la preparazione alle catastrofi#

Una volta prevista una catastrofe, il passo successivo nella gestione delle catastrofi naturali è prepararsi. I sistemi di IA che forniscono informazioni tempestive e accurate sui rischi associati a una catastrofe possono prevenire perdite umane ed economiche. Queste informazioni aiutano le autorità a prepararsi alle emergenze e ad agire rapidamente per salvare vite. Ad esempio, agricoltori, pescatori e operatori forestali sono alcune delle comunità più a rischio in caso di catastrofi naturali, e le soluzioni di IA possono aiutarle a evitare perdite.

Le soluzioni di computer vision e di analisi delle immagini possono inoltre contribuire a monitorare e tracciare i fenomeni meteorologici elaborando immagini satellitari in tempo reale. Monitorando il percorso di catastrofi di questo tipo, come i cicloni, è possibile preparare meglio le aree che potrebbero essere colpite. Ad esempio, la NASA ha utilizzato il cloud computing e tecniche di deep learning su fotografie 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 mediante deep learning (Fonte).

L’IA nella risposta alle catastrofi: migliorare i dati in tempo reale per le squadre di soccorso#

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

Ad esempio, durante qualsiasi catastrofe naturale, i numeri di emergenza, come il 911, vengono sommersi dalle chiamate di aiuto. Le squadre di risposta potrebbero perdere dettagli importanti se tutte le chiamate venissero inoltrate a operatori umani. L’IA può essere utilizzata per gestire grandi volumi di chiamate e messaggi in tempi record e svolgere molteplici funzioni grazie a strumenti come la trascrizione automatica e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Queste funzionalità possono estrarre il contesto da ogni chiamata di emergenza per ottenere informazioni accurate sulla natura precisa dell’emergenza e sulla posizione del chiamante.

Queste informazioni riducono la durata delle chiamate 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 la computer vision e l’NLP.

In che modo le piattaforme di social media possono aiutare nella risposta alle catastrofi naturali? Durante una catastrofe naturale, le piattaforme di social media possono contenere informazioni operative fondamentali subito 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 facile, soprattutto quando ogni secondo è fondamentale. Strumenti come la piattaforma AIDR (Risposta digitale tramite intelligenza artificiale) possono essere utilizzati per ridurre i ritardi nella risposta elaborando automaticamente i post sui social media. La piattaforma analizza testo e immagini provenienti dai tweet o da altre piattaforme di social media per ottenere informazioni umanitarie rilevanti. Le organizzazioni di risposta alle catastrofi possono utilizzare i dati estratti in tempo reale per orientare le proprie azioni e migliorare l’efficienza dei loro interventi.

Le innovazioni basate sull’IA possono assistere direttamente le squadre di soccorso dalla prima linea. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 possono contribuire a valutare i danni nell’area colpita utilizzando immagini satellitari e metodi come la segmentazione semantica, che classifica ogni pixel di un’immagine in categorie specifiche. Ad esempio, in seguito al terremoto in Turchia, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti ha utilizzato la segmentazione semantica e le immagini satellitari per identificare e classificare la gravità dei danni alle infrastrutture e agli edifici nelle aree colpite da catastrofi, a una velocità molto superiore rispetto ai metodi tradizionali di rilevamento. L’utilizzo di questi metodi ha ridotto il processo a poche ore o minuti, consentendo al centro di controllo e alle squadre di soccorso di intervenire più rapidamente nelle aree colpite durante il recupero.

Fig. 4. Valutazione dei danni mediante segmentazione semantica.

L’IA per il recupero dopo le catastrofi naturali attraverso il supporto alla salute mentale#

La fase di recupero dopo una catastrofe naturale mira a ricostruire le comunità e renderle più forti. Uno dei modi migliori per farlo consiste nel fornire supporto per la salute mentale alle persone nelle aree colpite. Dopo una catastrofe di questo tipo, i sopravvissuti possono soffrire di problemi di salute mentale come il disturbo da stress post-traumatico (PTSD). La percentuale di persone che sviluppano PTSD dopo una catastrofe può raggiungere il 40%. Gli strumenti di IA possono essere utilizzati per aiutare le persone colpite. Ad esempio, Omdena è un’azienda che fornisce supporto per la salute mentale utilizzando chatbot basati sull’IA.

Fig. 5. Chatbot basato sull’IA per aiutare i pazienti affetti da PTSD.

L’IA può inoltre contribuire alla ricerca e al supporto per la salute mentale. I sistemi di IA possono essere utilizzati per prevedere i problemi di salute mentale analizzando le cartelle cliniche elettroniche con la stessa accuratezza 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 un’esperienza traumatica. Secondo i loro studi, la stessa tecnica potrebbe essere applicata anche per comprendere l’impatto sulla salute mentale delle crisi climatiche e delle catastrofi naturali, sia nel breve sia nel lungo periodo.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo dell’IA nella gestione delle catastrofi#

Ora che abbiamo analizzato come l’IA possa influenzare tutti i diversi processi della gestione delle catastrofi naturali, esploriamo alcuni dei vantaggi e degli svantaggi correlati. Ecco alcuni vantaggi dell’utilizzo dell’IA nella gestione delle catastrofi:

• Migliorare il coordinamento: i sistemi di IA possono essere utilizzati per migliorare il coordinamento tra le diverse agenzie e organizzazioni coinvolte nella risposta alle catastrofi, riducendo ritardi e inefficienze.

• Automatizzare le attività: l’IA può automatizzare le attività ripetitive, come l’inserimento e l’analisi dei dati, liberando risorse umane da dedicare ad attività più importanti durante una catastrofe naturale, quando ogni secondo è fondamentale.

• Adattamento ai cambiamenti climatici a lungo termine: l’IA può contribuire a identificare e valutare gli impatti dei cambiamenti climatici, consentendo alle comunità di tutto il mondo di sviluppare strategie di adattamento a lungo termine.

Nonostante i numerosi vantaggi, è importante tenere presenti anche i limiti legati all’IA nella gestione delle catastrofi naturali. Ecco alcune delle principali sfide dell’IA nella gestione delle catastrofi naturali:

• Costi elevati di implementazione: sviluppare e implementare sistemi di IA per la gestione delle catastrofi può essere costoso, poiché spesso richiede significativi investimenti nell’hardware, nel software e nelle competenze in materia di IA.

• Problemi di privacy dei dati: i sistemi di IA utilizzano dati satellitari geospaziali, dati provenienti dai social media e dalle comunicazioni dei numeri di emergenza, oltre ad altre fonti, per valutare i danni e tracciare le persone durante una catastrofe. Ciò solleva problemi di privacy legati all’utilizzo non consensuale delle informazioni personali e alla potenziale sorveglianza.

• Dipendenza dalla qualità dei dati: le previsioni di un modello di IA possono essere accurate solo quanto la qualità e la quantità dei dati su cui è stato addestrato. Se i modelli di IA vengono addestrati con dati inaccurati, i risultati potrebbero essere meno efficaci, soprattutto nelle situazioni critiche.

Considerazioni finali sull’IA nella gestione delle catastrofi naturali#

Abbiamo analizzato come l’IA possa contribuire a salvare vite umane durante una catastrofe naturale. Ci aiuta a prevedere, preparare, affrontare e superare le catastrofi in modo più efficace. Gli strumenti di IA possono prevedere i terremoti, tracciare gli uragani e migliorare le attività di risposta e recupero dopo una catastrofe. In questo modo contribuiscono a ridurre al minimo l’impatto delle catastrofi sia sulle persone sia sulle infrastrutture. Sebbene l’IA offra numerosi vantaggi, come risposte più rapide e un migliore coordinamento, presenta anche alcune sfide. Tra queste figurano i costi elevati, i problemi di privacy dei dati e la necessità di disporre di dati accurati. Affrontando e tenendo conto di queste sfide, possiamo massimizzare l’impatto dell’IA nella gestione efficace delle catastrofi naturali.

Per saperne di più, visita il nostro repository GitHub e partecipa alla nostra community. Scopri le applicazioni dell’IA nella produzione e nell’agricoltura nelle nostre pagine dedicate alle soluzioni. 🚀