ИИ в управлении стихийными бедствиями

Ураганы, землетрясения, лесные пожары и наводнения — всё это часть природы. Однако в последние годы мы наблюдаем рост числа таких стихийных бедствий. Многие потеряли свои дома, средства к существованию и жизни из-за всё более суровых и частых природных катастроф. Количество бедствий, связанных с климатом, утроилось за последние 30 лет. Согласно отчетам ООН, адаптация и преодоление последствий этих бедствий к 2030 году будут обходиться развивающимся странам в сумму от 140 до 300 миллиардов долларов ежегодно.

Однако благодаря недавним достижениям в таких технологиях, как ИИ, управление стихийными бедствиями становится более оптимизированным, улучшая всё: от прогнозирования катастроф до помощи в восстановительных работах. В этой статье мы подробно рассмотрим управление стихийными бедствиями, изучим, как ИИ улучшает каждый этап этого процесса, и разберем приложения ИИ, которые помогают нам оставаться в безопасности.

Рис 1. График, показывающий рост числа стихийных бедствий с 1900 по 2019 год.

Link to this sectionИспользование ИИ в прогнозировании бедствий для проактивного управления рисками#

Системы ИИ для прогнозирования и раннего обнаружения бедствий могут помочь снизить ущерб, причиняемый стихийными катастрофами. Используя эти системы, местные жители и службы экстренного реагирования могут быть заранее предупреждены, чтобы смягчить последствия бедствия. Инструменты ИИ способны обрабатывать огромные объемы данных и делать точные прогнозы, чтобы предвидеть стихийные бедствия, такие как ураганы и лесные пожары, до того, как они произойдут.

Методы ИИ, такие как машинное обучение и компьютерное зрение, используют глубокие нейронные сети для анализа обширных датасетов из различных источников, таких как спутниковые снимки, данные о погоде и исторические записи. Эти сети содержат взаимосвязанные искусственные нейроны, способные выявлять закономерности и аномалии, ведущие к потенциальному бедствию. Обрабатывая и анализируя массивные объемы собранных данных с помощью инструментов анализа больших данных, модели ИИ могут быть обучены для создания систем раннего предупреждения и помощи в снижении последствий стихийных бедствий.

Например, ИИ можно использовать для прогнозирования афтершоков землетрясений путем обработки сейсмических данных. Google и Гарвард разработали систему ИИ, которая проанализировала данные о 131 000 землетрясений и их афтершоков. При тестировании на 30 000 сейсмических событий эта система ИИ показала более высокую точность прогнозирования мест афтершоков по сравнению с традиционными методами. В приведенном ниже примере прогнозирования афтершоков регионы, в которых ожидаются толчки, отмечены красным цветом. Черные точки — это места зафиксированных афтершоков, а желтая линия показывает разломы, которые возникли во время основного толчка.

Рис 2. Изображение, демонстрирующее результат прогнозирования афтершоков.

Link to this sectionСистемы на базе ИИ для подготовки к бедствиям#

Как только бедствие спрогнозировано, следующим шагом в управлении стихийными бедствиями становится подготовка. Человеческих и экономических потерь можно избежать с помощью систем ИИ, предоставляющих своевременную и точную информацию о рисках, связанных с бедствием. Эти данные помогают властям быть готовыми к чрезвычайным ситуациям и действовать быстро для спасения жизней. Например, фермеры, рыбаки и лесоводы относятся к числу наиболее уязвимых групп населения в случае стихийных бедствий, и решения ИИ могут помочь этим сообществам избежать потерь.

Компьютерное зрение и решения для анализа изображений также могут помочь отслеживать погодные условия путем обработки спутниковых снимков в режиме реального времени. Наблюдая за траекторией таких бедствий (например, циклонов), районы, которые могут пострадать, лучше подготовятся к встрече с ними. Например, NASA использует облачные вычисления и методы глубокого обучения при работе со спутниковыми снимками для отслеживания ураганов, таких как «Харви» и «Флоренс». Их система превзошла стандартные методы в шесть раз, позволяя отслеживать ураган каждый час, а не каждые шесть часов, как при традиционных подходах.

Рис 3. Мониторинг и отслеживание урагана «Флоренс» с помощью глубокого обучения (Источник).

Link to this sectionИИ в ликвидации последствий бедствий: повышение качества данных в реальном времени для спасательных команд#

Еще одно важное применение ИИ в управлении стихийными бедствиями — помощь группам быстрого реагирования. Системы ИИ могут предоставлять таким группам ценные данные в реальном времени, например, оценки ущерба и отслеживание местоположения людей, находящихся в беде, что помогает эффективнее распределять ресурсы для оказания помощи. Они также могут способствовать ускорению доставки помощи в пострадавшие районы и улучшить процесс принятия решений и действий спасателей, работающих на передовой.

Например, во время любого стихийного бедствия экстренные службы (например, 911) оказываются перегружены звонками о помощи. Команды реагирования могут упустить важные детали, если все звонки обрабатываются только операторами-людьми. ИИ можно использовать для управления огромным объемом звонков и сообщений в рекордные сроки, выполняя несколько функций с помощью таких технологий, как распознавание речи и обработка естественного языка (NLP). Такие функции позволяют извлечь контекст из каждого экстренного звонка, чтобы получить точную информацию о характере чрезвычайной ситуации и местоположении звонящего.

Эти инсайты сокращают время звонков и ускоряют экстренное реагирование. Та же система может применяться к платформам социальных сетей с помощью инструментов ИИ, таких как компьютерное зрение и NLP.

Как платформы социальных сетей могут помочь в реагировании на стихийные бедствия? Во время стихийного бедствия социальные сети могут содержать критически важную информацию, требующую немедленных действий сразу после происшествия. Например, текстовую, аудио-, графическую и видеоинформацию могут публиковать в социальных сетях люди, находящиеся в пострадавшем районе. Вручную управлять и обрабатывать весь этот массив информации непросто, особенно когда дорога каждая секунда. Такие инструменты, как платформа AIDR (Artificial Intelligence Digital Response), могут использоваться для сокращения задержек при реагировании за счет автоматической обработки публикаций в социальных сетях. Платформа анализирует текст и изображения из твитов (или других социальных сетей) для получения актуальной гуманитарной информации. Организации по реагированию на стихийные бедствия могут использовать полученные в реальном времени данные для планирования своих действий и повышения эффективности своей работы.

Инновации в ИИ также могут помогать спасательным командам непосредственно на передовой. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, помогают оценивать ущерб, нанесенный пострадавшим районам, с использованием спутниковых снимков и таких методов, как семантическая сегментация, которая классифицирует каждый пиксель на изображении по определенным категориям. Например, после землетрясения в Турции Министерство обороны США использовало семантическую сегментацию и спутниковые снимки для идентификации и категоризации степени повреждения инфраструктуры и зданий в зонах бедствия гораздо быстрее, чем традиционными методами детекции. Благодаря таким методам процесс ускорился с дней до часов или минут, и центр управления вместе со спасательными командами смогли быстрее реагировать на нужды пострадавших районов в процессе восстановления.

Рис 4. Оценка ущерба с использованием семантической сегментации.

Link to this sectionИИ для восстановления после стихийных бедствий через оказание психологической поддержки#

Фаза восстановления после стихийного бедствия направлена на то, чтобы отстроить сообщества и сделать их сильнее. Один из лучших способов сделать это — предоставление психологической поддержки людям в пострадавших районах. Выжившие могут страдать от психических расстройств, таких как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР), после подобных катастроф. Частота возникновения ПТСР после бедствия может достигать 40%. Инструменты ИИ могут помочь пострадавшим. Например, компания Omdena предоставляет психологическую поддержку с использованием ИИ-чат-ботов.

Рис 5. ИИ-чат-бот для помощи пациентам с ПТСР.

ИИ также может помочь в исследованиях психического здоровья и поддержке. Системы ИИ способны прогнозировать психологические проблемы, анализируя электронные медицинские карты с той же точностью, что и эксперты-люди. Например, исследователи использовали ИИ для анализа данных из социальных сетей и оценки уровня стресса у молодых людей после пережитых травм. Согласно их исследованиям, та же методика может быть применена для понимания влияния климатических кризисов и стихийных бедствий на психическое здоровье как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Link to this sectionПлюсы и минусы использования ИИ в управлении бедствиями#

Теперь, когда мы обсудили, как ИИ может влиять на все процессы управления стихийными бедствиями, давай изучим некоторые связанные с этим преимущества и недостатки. Вот некоторые плюсы использования ИИ для управления бедствиями:

• Улучшение координации: Системы ИИ могут использоваться для улучшения координации между различными агентствами и организациями, участвующими в реагировании на бедствия, сокращая задержки и неэффективность.

• Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как ввод и анализ данных, освобождая человеческие ресурсы для более критических действий во время стихийного бедствия, когда каждая секунда на счету.

• Долгосрочная адаптация к изменению климата: ИИ может помочь идентифицировать и оценивать последствия изменения климата, позволяя глобальным сообществам разрабатывать стратегии долгосрочной адаптации.

Несмотря на множество преимуществ, существуют и ограничения ИИ в управлении стихийными бедствиями, о которых стоит помнить. Вот некоторые ключевые проблемы ИИ в этой сфере:

• Высокие затраты на внедрение: Разработка и внедрение систем ИИ для управления бедствиями могут быть дорогими, так как часто требуют значительных инвестиций в аппаратное обеспечение, программное обеспечение и экспертные знания в области ИИ.

• Проблемы конфиденциальности данных: Системы ИИ используют геопространственные спутниковые данные, данные из социальных сетей и экстренных служб, а также другие источники для оценки ущерба и отслеживания людей во время бедствия. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности из-за использования персональной информации без согласия и потенциальной слежки.

• Зависимость от качества данных: Прогнозы модели ИИ могут быть настолько хороши, насколько хороши качество и количество данных, на которых она обучалась. Если модели ИИ обучены на неточных данных, это может привести к менее эффективным результатам, особенно в критических ситуациях.

Link to this sectionЗаключительные мысли об ИИ в управлении стихийными бедствиями#

Мы рассмотрели, как ИИ помогает спасать жизни людей во время стихийных бедствий. Он помогает нам эффективнее прогнозировать их, готовиться к ним, реагировать и восстанавливаться. Инструменты ИИ могут предсказывать землетрясения, отслеживать ураганы и улучшать меры реагирования и восстановления. Это помогает минимизировать воздействие бедствий как на людей, так и на инфраструктуру. Хотя ИИ имеет множество преимуществ, таких как быстрое реагирование и лучшая координация, у него есть и свои проблемы. К ним относятся высокие затраты, вопросы конфиденциальности данных и потребность в точных данных. Когда мы будем учитывать эти проблемы и работать над ними, мы сможем максимизировать влияние ИИ на эффективное управление стихийными бедствиями.

Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применения ИИ в производстве и сельском хозяйстве на наших страницах с решениями. 🚀