L'IA nella gestione delle catastrofi naturali

Uragani, terremoti, incendi boschivi e inondazioni fanno tutti parte della natura. Tuttavia, negli ultimi anni, abbiamo assistito a un aumento del verificarsi di tali disastri naturali. Molti hanno perso le loro case, i mezzi di sussistenza 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 delle Nazioni Unite, l'adattamento e la gestione di questi disastri costeranno ai paesi in via di sviluppo una cifra stimata tra 140 e 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 efficiente, migliorando tutto, dalla previsione dei disastri all'assistenza nelle operazioni di recupero. In questo articolo, approfondiremo la gestione dei disastri naturali, esploreremo come l'IA migliora ogni fase del processo e le applicazioni dell'IA che ci mantengono al sicuro.

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Utilizzo dell'IA nella previsione dei disastri per una gestione proattiva del rischio

I sistemi di previsione dei disastri e di rilevamento precoce basati sull'IA possono contribuire a ridurre i danni causati dai disastri naturali. Grazie a questi sistemi, i residenti locali e i soccorritori possono essere avvertiti tempestivamente per mitigare gli effetti del disastro. Gli strumenti di IA possono setacciare grandi quantità di dati ed effettuare previsioni accurate per anticipare disastri naturali come uragani e incendi boschivi prima che si verifichino.

Le tecniche di IA come il machine learning e la computer vision utilizzano reti neurali profonde, impiegate per analizzare vasti set di dati provenienti da varie tipologie di fonti, come immagini satellitari, dati meteorologici e registri storici. Queste reti contengono neuroni artificiali interconnessi in grado di identificare modelli e anomalie che possono portare a un potenziale disastro. Elaborando e analizzando l'enorme quantità di dati raccolti tramite strumenti come la big data analytics, i modelli di IA possono essere addestrati per fornire sistemi di allerta precoce e contribuire 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 è stato testato su 30.000 eventi sismici, questo sistema di IA ha mostrato una maggiore accuratezza nella previsione delle posizioni delle scosse di assestamento rispetto ai metodi tradizionali. Nell'esempio di previsione delle scosse di assestamento mostrato di seguito, le regioni in cui si prevede che si verifichino scosse di assestamento sono contrassegnate in rosso. I punti neri sono le posizioni delle scosse di assestamento osservate e la linea gialla mostra le faglie che si sono rotte durante la scossa principale.

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Sistemi 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 alle emergenze e ad agire rapidamente per salvare vite umane. Ad esempio, agricoltori, pescatori e silvicoltori sono alcune delle comunità più a rischio quando si tratta di disastri naturali e le soluzioni di IA possono aiutare queste comunità a evitare perdite. 

Le soluzioni di computer vision e di analisi delle immagini possono anche aiutare a monitorare e tracciare i modelli 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 con i metodi tradizionali.

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L'IA nella risposta ai disastri: miglioramento dei 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 soccorso. I sistemi di IA possono fornire dati preziosi in tempo reale, come la valutazione dei danni e il tracciamento della posizione delle persone in difficoltà, alle squadre di soccorso, 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 a migliorare le decisioni e le azioni dei soccorritori in prima linea.

Ad esempio, durante qualsiasi disastro naturale, le linee telefoniche di emergenza (come il 112) vengono inondate di chiamate di soccorso. Le squadre di soccorso 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 la sintesi vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Tali funzionalità possono estrarre il contesto alla base di ogni chiamata di emergenza per ottenere informazioni accurate sulla natura precisa dell'emergenza e sulla posizione del chiamante.

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 la computer vision e l'NLP.

In che modo le piattaforme di social media possono aiutare nella risposta ai disastri naturali? Durante un disastro naturale, le piattaforme di social media possono contenere informazioni cruciali e fruibili nell'immediato dopo. Ad esempio, testi, audio, immagini e video possono essere pubblicati sui social media dalle persone nell'area colpita. Gestire ed elaborare manualmente tutte queste informazioni non è facile, soprattutto 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 testi 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 informare le loro azioni e migliorare l'efficienza dei loro sforzi.

Le innovazioni dell'IA possono anche assistere le squadre di soccorso direttamente dalla prima linea. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 possono aiutare a valutare i danni arrecati all'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 disastrate 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.

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L'IA per il recupero dai disastri naturali fornendo supporto per la salute mentale

La fase di recupero dopo un disastro naturale mira a ricostruire le comunità e a renderle più forti. Uno dei modi migliori per farlo è fornire supporto per la 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 simile disastro. I tassi di PTSD dopo un disastro possono 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 di IA.

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L'IA può anche assistere nella ricerca e nel supporto per la salute mentale. I sistemi di IA possono essere utilizzati per prevedere 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 subito 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.

Pro e contro dell'utilizzo dell'IA nella gestione dei disastri

Ora che abbiamo discusso di come l'IA può influenzare tutti i diversi processi della 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 le diverse agenzie e organizzazioni coinvolte nella risposta ai disastri, 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 per attività più critiche durante un disastro naturale, quando ogni secondo è fondamentale.

• Adattamento a lungo termine ai cambiamenti climatici: l'IA può aiutare a identificare e valutare gli impatti dei cambiamenti climatici, consentendo alle comunità globali di sviluppare strategie di adattamento a lungo termine.

Nonostante i numerosi vantaggi, ci sono anche delle limitazioni relative all'IA nella gestione delle catastrofi naturali di cui tenere conto. Ecco alcune delle principali sfide dell'IA nella gestione delle catastrofi naturali:

• Elevati costi di implementazione: lo sviluppo e l'implementazione di sistemi di IA per la gestione delle catastrofi possono essere costosi, poiché spesso comportano investimenti significativi in hardware, software e competenze in IA.

• Preoccupazioni per la privacy dei dati: i sistemi di IA utilizzano dati geospaziali satellitari, dati di social media e comunicazioni di helpline e altre fonti per valutare i danni e monitorare le persone durante una catastrofe. Ciò solleva preoccupazioni sulla privacy in merito all'uso non consensuale di informazioni personali e alla potenziale sorveglianza.

• Affidamento alla qualità dei dati: le previsioni di un modello di IA possono essere valide solo quanto la qualità e la quantità dei dati su cui è stato addestrato. Se i modelli di IA sono addestrati con dati inaccurati, ciò può portare a risultati meno efficaci, in particolare in situazioni critiche.

Considerazioni finali sull'IA nella gestione delle catastrofi naturali

Abbiamo esplorato come l'IA può aiutare a salvare vite umane da una catastrofe naturale. Ci aiuta a prevedere, preparare, rispondere e riprenderci da esse in modo più efficace. Gli strumenti di IA possono prevedere terremoti, monitorare uragani e migliorare le attività di risposta e ripristino in caso di catastrofi. Ciò contribuisce a ridurre al minimo l'impatto delle catastrofi 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, preoccupazioni per la 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 delle catastrofi naturali.

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