AI nella gestione dei disastri 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 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 delle Nazioni Unite, adattarsi e far fronte a 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.

Utilizzare 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.

Le tecniche di intelligenza artificiale come il machine learning e la computer vision utilizzano deep neural networks, che vengono 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 tramite strumenti come la big data analytics, i modelli di intelligenza artificiale possono essere addestrati per fornire sistemi di allerta precoce e contribuire a ridurre gli impatti dei disastri naturali.

Ad esempio, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere le repliche dei terremoti elaborando i dati sismici. Google e Harvard hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che ha analizzato i dati di 131.000 terremoti e repliche. Testato su 30.000 eventi sismici, questo sistema di intelligenza artificiale ha mostrato una maggiore precisione nel prevedere la posizione delle repliche rispetto ai metodi tradizionali. Nell'esempio di previsione di una replica mostrato di seguito, le regioni in cui si prevede il verificarsi di repliche sono contrassegnate in rosso. I punti neri indicano le posizioni delle repliche osservate, mentre la linea gialla mostra le faglie che si sonopezzate durante la scossa principale.

Fig 2. Un'immagine che mostra l'output della previsione delle repliche.

Sistemi basati sull'IA per la preparazione ai disastri#

Una volta previsto un disastro, il passo successivo nella gestione dei disastri naturali è farsi trovare preparati. Le perdite umane ed economiche possono essere prevenute da sistemi di intelligenza artificiale che forniscono informazioni tempestive e accurate sui rischi associati a un disastro. Questi insight aiutano le autorità a prepararsi per le emergenze e ad agire rapidamente per salvare vite umane. Ad esempio, agricoltori, pescatori e silvicoltori sono alcune delle comunità più a rischio quando si parla di disastri naturali, e le soluzioni di intelligenza artificiale possono aiutare queste comunità a evitare perdite.

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

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

L'IA nella risposta ai disastri: potenziare i dati in tempo reale per le squadre di soccorso#

Un'altra importante applicazione dell'intelligenza artificiale nella gestione dei disastri naturali è l'assistenza alle squadre di soccorso. I sistemi di intelligenza artificiale possono fornire preziosi dati in tempo reale, come la valutazione dei danni e il tracciamento della posizione delle persone in difficoltà, alle squadre di soccorso in caso di disastro, aiutandole a distribuire 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 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 soccorso potrebbero perdere dettagli importanti se tutte le chiamate vengono instradate verso operatori umani. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per gestire grandi volumi di chiamate e messaggi in tempi record e svolgere molteplici funzioni grazie a 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.

Questi insight riducono i tempi di chiamata e accelerano la risposta alle emergenze. Lo stesso sistema può essere applicato alle piattaforme di social media con l'ausilio di strumenti di intelligenza artificiale come computer vision e 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 attuabili nell'immediatezza dell'evento. Ad esempio, informazioni in formato 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, specialmente quando ogni secondo è cruciale. Strumenti come la piattaforma AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) possono essere impiegati per ridurre i ritardi di risposta elaborando automaticamente i post sui social media. La piattaforma analizza testo e immagini dai tweet (o da altre piattaforme di social media) per ricavare informazioni umanitarie pertinenti. Le organizzazioni di soccorso in caso di disastri possono utilizzare i dati in tempo reale estratti per guidare le proprie azioni e migliorare l'efficienza dei loro sforzi.

Le innovazioni dell'intelligenza artificiale possono anche assistere direttamente le squadre di salvataggio dalla prima linea. Modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 possono aiutare a valutare i danni subiti dall'area colpita utilizzando immagini satellitari e metodi come la semantic segmentation, che classifica ciascun pixel di un'immagine in categorie specifiche. Ad esempio, all'indomani del terremoto in Turchia, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti ha utilizzato la segmentation semantica e immagini satellitari per identificare e classificare la gravità dei danni alle infrastrutture e agli edifici nelle aree colpite dal disastro a un ritmo molto più rapido rispetto ai metodi di detection tradizionali. Utilizzando tali metodi, hanno accelerato il processo riducendolo a ore o minuti, consentendo al centro di controllo e alle squadre di soccorso di intervenire più rapidamente nelle aree colpite per il recupero.

Fig 4. Valutazione dei danni tramite segmentazione semantica.

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

La fase di ripresa 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 tale disastro. I tassi di PTSD dopo un disastro possono raggiungere il 40%. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per aiutare gli individui colpiti. Ad esempio, Omdena è un'azienda che fornisce supporto per la salute mentale utilizzando chatbot basati sull'intelligenza artificiale.

Fig 5. Chatbot di intelligenza artificiale per aiutare i pazienti con PTSD.

L'intelligenza artificiale può anche assistere nella ricerca e nel supporto per la salute mentale. I sistemi di intelligenza artificiale possono essere impiegati per prevedere problemi di salute mentale analizzando electronic health records con la stessa precisione degli esperti umani. Ad esempio, i ricercatori hanno utilizzato l'intelligenza artificiale 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.

Pro 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'intelligenza artificiale 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:

• Costi di implementazione elevati: sviluppare e implementare sistemi di intelligenza artificiale per la gestione dei disastri può essere costoso, poiché spesso comporta significativi investimenti in hardware, software e competenze di intelligenza artificiale.

• Problemi di privacy dei dati: i sistemi di intelligenza artificiale utilizzano dati satellitari geospaziali, dati relativi ai social media e alle comunicazioni delle linee di emergenza e molte altre fonti per valutare i danni e tracciare le persone durante un disastro. Ciò solleva preoccupazioni in materia di privacy riguardo all'uso non consensuale di informazioni personali e alla potenziale sorveglianza.

• Dipendenza dalla qualità dei dati: le previsioni di un modello di intelligenza artificiale possono essere accurate solo quanto la qualità e la quantità dei dati su cui è stato addestrato. Se i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati con dati inaccurati, ciò potrebbe portare a risultati meno efficaci, in particolare in situazioni critiche.

Considerazioni 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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