ИИ в борьбе со стихийными бедствиями

Ураганы, землетрясения, лесные пожары и наводнения - все это часть природы. Однако в последние годы мы наблюдаем рост числа таких стихийных бедствий. Многие люди потеряли свои дома, средства к существованию и жизни из-за все более сильных и частых стихийных бедствий. За последние 30 лет число бедствий, связанных с климатом, увеличилось в три раза. По данным ООН, адаптация к этим бедствиям и борьба с ними обойдется развивающимся странам в 140-300 миллиардов долларов в год к 2030 году. 

Однако благодаря последним достижениям в области технологий, таким как ИИ, борьба со стихийными бедствиями становится все более рациональной, улучшая все процессы - от прогнозирования катастроф до помощи в восстановлении. В этой статье мы углубимся в управление стихийными бедствиями, рассмотрим, как ИИ улучшает каждый этап этого процесса, а также приложения ИИ, которые обеспечивают нашу безопасность.

‍

Использование ИИ в прогнозировании стихийных бедствий для проактивного управления рисками

Системы прогнозирования и раннего обнаружения стихийных бедствий на основе искусственного интеллекта помогут снизить ущерб от стихийных бедствий. С помощью этих систем можно заблаговременно предупредить местных жителей и службы быстрого реагирования, чтобы смягчить последствия стихийного бедствия. Инструменты ИИ способны просеивать огромные массивы данных и делать точные прогнозы, чтобы предвидеть стихийные бедствия, такие как ураганы и лесные пожары, еще до их возникновения.

Такие методы ИИ, как машинное обучение и компьютерное зрение, используют глубокие нейронные сети, которые применяются для анализа огромных массивов данных из различных источников, таких как спутниковые снимки, погодные данные и исторические записи. Эти сети содержат взаимосвязанные искусственные нейроны, способные выявлять закономерности и аномалии, которые ведут к потенциальной катастрофе. Благодаря обработке и анализу огромного количества собранных данных с помощью таких инструментов, как аналитика больших данных, модели ИИ могут быть обучены для создания систем раннего предупреждения и уменьшения последствий стихийных бедствий.

Например, ИИ можно использовать для предсказания афтершоков землетрясений путем обработки сейсмических данных. Google и Гарвард разработали систему ИИ, которая проанализировала данные о 131 000 землетрясений и афтершоков. При тестировании на 30 000 землетрясений эта система ИИ показала большую точность в предсказании местоположения афтершоков по сравнению с традиционными методами. На примере прогноза афтершоков, показанном ниже, красным цветом отмечены регионы, в которых прогнозируются афтершоки. Черные точки - это места наблюдаемых афтершоков, а желтая линия показывает разломы, которые разорвались во время главного толчка.

‍

Системы на базе искусственного интеллекта для подготовки к стихийным бедствиям

Как только бедствие предсказано, следующим шагом в борьбе со стихийными бедствиями становится подготовка к нему. Человеческие и экономические потери можно предотвратить с помощью систем искусственного интеллекта, которые предоставляют своевременную и точную информацию о рисках, связанных с бедствием. Такая информация помогает властям быть готовыми к чрезвычайным ситуациям и действовать быстро, чтобы спасти жизни людей. Например, фермеры, рыбаки и лесники - одни из наиболее подверженных риску сообществ, когда речь идет о стихийных бедствиях, и решения ИИ могут помочь этим сообществам избежать потерь. 

Решения в области компьютерного зрения и анализа изображений также могут помочь в мониторинге и отслеживании погодных условий путем обработки спутниковых снимков в режиме реального времени. Отслеживая путь таких стихийных бедствий (например, циклонов), можно лучше подготовить к ним районы, которые могут пострадать. Например, NASA использовало облачные вычисления и методы глубокого обучения на спутниковых фотографиях для отслеживания ураганов, таких как "Харви" и "Флоренс". Их система превзошла стандартные методы в шесть раз, позволив отслеживать ураган каждый час, а не каждые шесть часов, как в традиционных методах.

‍

ИИ в ликвидации последствий стихийных бедствий: Расширение данных в реальном времени для спасателей

Еще одно важное применение ИИ в борьбе со стихийными бедствиями - помощь командам по ликвидации последствий. Системы ИИ могут предоставлять командам по ликвидации последствий стихийных бедствий ценные данные в режиме реального времени, такие как оценка ущерба и отслеживание местонахождения людей, попавших в беду, что помогает им более эффективно распределять ресурсы для оказания помощи. Они также могут ускорить доставку помощи людям в пострадавших районах и улучшить решения и действия сотрудников, работающих на передовой.

Например, во время стихийных бедствий телефоны экстренной помощи (например, 911) переполнены звонками о помощи. Группы реагирования могут упустить важные детали, если все звонки будут переадресованы операторам-людям. ИИ может использоваться для обработки большого количества звонков и сообщений в рекордно короткие сроки и выполнять множество функций, используя такие функции, как преобразование речи в текст и обработка естественного языка (NLP). Такие функции позволяют извлечь контекст каждого экстренного вызова, чтобы получить точную информацию о характере чрезвычайной ситуации и местонахождении звонящего.

Эти знания позволяют сократить время вызова и ускорить реагирование на чрезвычайные ситуации. Та же система может быть применена к платформам социальных сетей с помощью таких инструментов ИИ, как компьютерное зрение и NLP.

Как социальные медиа-платформы могут помочь в ликвидации последствий стихийных бедствий? Во время стихийного бедствия социальные медиа-платформы могут содержать важнейшую информацию, которая может быть использована сразу же после него. Например, люди, находящиеся в пострадавшем районе, могут размещать в социальных сетях текстовую, аудио-, графическую и видеоинформацию. Вручную управлять и обрабатывать всю эту информацию нелегко, особенно когда каждая секунда имеет решающее значение. Такие инструменты, как платформа AIDR (Artificial Intelligence Digital Response), могут быть использованы для сокращения задержек в реагировании путем автоматической обработки сообщений в социальных сетях. Платформа анализирует текст и изображения из твитов (или других социальных медиаплатформ), чтобы получить необходимую гуманитарную информацию. Организации, занимающиеся ликвидацией последствий стихийных бедствий, могут использовать полученные данные в режиме реального времени для обоснования своих действий и повышения эффективности своей работы.

Инновации в области ИИ также могут помочь спасательным командам непосредственно на передовой. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, могут помочь оценить ущерб, нанесенный пострадавшему району, используя спутниковые снимки и такие методы, как семантическая сегментация, которая классифицирует каждый пиксель на изображении по определенным категориям. Например, во время ликвидации последствий землетрясения в Турции Министерство обороны США использовало семантическую сегментацию и спутниковые снимки для определения и классификации степени повреждения инфраструктуры и зданий в зонах бедствия со скоростью, значительно превышающей традиционные методы обнаружения. Используя такие методы, они ускорили процесс до нескольких часов или минут, а центр управления и спасательные команды смогли быстрее реагировать в пострадавших районах для восстановления.

‍

AI для восстановления после стихийных бедствий путем оказания психиатрической помощи

Фаза восстановления после стихийных бедствий направлена на то, чтобы восстановить сообщества и сделать их сильнее. Одним из лучших способов сделать это является оказание психиатрической помощи жителям пострадавших районов. Выжившие после стихийного бедствия могут страдать от таких психических расстройств, как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР). Уровень посттравматического стрессового расстройства после катастрофы может достигать 40 %. Для помощи пострадавшим можно использовать инструменты искусственного интеллекта. Например, Omdena - компания, которая оказывает поддержку в области психического здоровья с помощью чат-ботов с искусственным интеллектом.

‍

ИИ также может помочь в исследовании и поддержке психического здоровья. Системы искусственного интеллекта могут использоваться для прогнозирования проблем с психическим здоровьем путем анализа электронных медицинских записей с той же точностью, что и человеческие эксперты. Например, исследователи использовали ИИ для анализа данных социальных сетей и определения уровня стресса у молодых людей, переживших травму. Согласно их исследованиям, эта же методика может быть применена для понимания влияния на психическое здоровье климатических кризисов и стихийных бедствий как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта в борьбе со стихийными бедствиями

Теперь, когда мы обсудили, как ИИ может повлиять на различные процессы ликвидации последствий стихийных бедствий, давайте рассмотрим некоторые плюсы и минусы. Вот некоторые преимущества использования ИИ для ликвидации последствий стихийных бедствий:

• Улучшение координации: Системы искусственного интеллекта можно использовать для улучшения координации между различными агентствами и организациями, участвующими в ликвидации последствий стихийных бедствий, сокращая задержки и неэффективность.

• Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как ввод и анализ данных, высвобождая человеческие ресурсы для более важных действий во время стихийного бедствия, когда каждая секунда имеет решающее значение.

• Долгосрочная адаптация к изменению климата: ИИ может помочь выявить и оценить последствия изменения климата, что позволит мировым сообществам разработать долгосрочные стратегии адаптации.

Несмотря на многочисленные преимущества, следует помнить и об ограничениях, связанных с применением ИИ в борьбе со стихийными бедствиями. Вот некоторые из основных проблем, связанных с применением ИИ в борьбе со стихийными бедствиями:

• Высокая стоимость внедрения: Разработка и внедрение систем искусственного интеллекта для ликвидации последствий стихийных бедствий может быть дорогостоящей, поскольку часто требует значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и специалистов по искусственному интеллекту.

• Проблемы конфиденциальности данных: Системы искусственного интеллекта используют геопространственные спутниковые данные, данные социальных сетей и телефонов доверия, а также другие источники для оценки ущерба и отслеживания людей во время бедствия. Это вызывает обеспокоенность по поводу использования личной информации без согласования и потенциальной слежки.

• Зависимость от качества данных: Прогнозы модели искусственного интеллекта могут быть настолько хороши, насколько качественны и объемны данные, на которых она обучена. Если модели ИИ обучаются на неточных данных, это может привести к менее эффективным результатам, особенно в критических ситуациях.

Заключительные мысли об ИИ в борьбе со стихийными бедствиями

Мы уже рассказывали о том, как ИИ может помочь спасти жизни людей во время стихийных бедствий. Он помогает нам прогнозировать, готовиться, реагировать и восстанавливаться после них более эффективно. Инструменты ИИ могут предсказывать землетрясения, отслеживать ураганы и улучшать работу по ликвидации последствий стихийных бедствий и восстановлению. Это помогает минимизировать последствия стихийных бедствий как для людей, так и для инфраструктуры. Хотя ИИ дает много преимуществ, таких как быстрое реагирование и лучшая координация, у него есть и некоторые проблемы. К ним относятся высокая стоимость, проблемы с конфиденциальностью данных и необходимость получения точных данных. Если решить и учесть эти проблемы, можно добиться максимального эффекта от использования ИИ для эффективного управления стихийными бедствиями.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀