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 катаклизмов. За последние 30 лет количество климатических катастроф увеличилось в три раза. Согласно отчетам ООН, к 2030 году адаптация и борьба с этими бедствиями обойдутся развивающимся странам примерно в $140-300 млрд 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.

Использование 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 искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и компьютерное зрение, используют глубокие нейронные сети, которые применяются для анализа огромных наборов данных из различных источников, таких как спутниковые снимки, данные о погоде и исторические записи. Эти сети содержат взаимосвязанные искусственные нейроны, способные выявлять закономерности и аномалии, которые приводят к потенциальному бедствию. Обрабатывая и анализируя колоссальный объем собранных данных с помощью инструментов больших данных, модели ИИ можно обучать для создания систем раннего предупреждения и снижения 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 афтершоков. При тестировании на 30 000 сейсмических событиях эта система ИИ показала более высокую точность в прогнозировании мест афтершоков по сравнению с традиционными методами. В приведенном ниже примере прогнозирования афтершоков области, где ожидаются афтершоки, отмечены красным цветом. Черные точки — это места зафиксированных афтершоков, а желтая линия показывает разломы, которые порвались во время главного толчка.

Рис. 2. Изображение, демонстрирующее результат прогнозирования афтершоков.

Системы на базе ИИ для подготовки к бедствиям#

Как только бедствие спрогнозировано, следующим шагом в управлении стихийными бедствиями является подготовка. Человеческих и экономических потерь можно избежать с помощью систем ИИ, которые предоставляют своевременную и точную информацию о рисках, связанных с катастрофой. Эти аналитические данные помогают властям подготовиться к чрезвычайным ситуациям и действовать быстро для спасения жизней. Например, фермеры, рыбаки и работники лесного хозяйства входят в число наиболее уязвимых перед лицом стихийных бедствий сообществ, и решения на базе ИИ могут помочь им избежать потерь.

Компьютерное зрение и решения для анализа изображений также могут помочь отслеживать погодные условия, обрабатывая спутниковые снимки в реальном времени. Отслеживая траекторию движения таких бедствий (например, циклонов), районы, которые могут пострадать, получают возможность лучше подготовиться к встрече с ними. Например, NASA использовало облачные вычисления и методы глубокого обучения на спутниковых фотографиях для отслеживания ураганов Харви и Флоренс. Их система превзошла стандартные методы в шесть раз, позволив отслеживать ураган каждый час вместо каждых шести часов, как при использовании традиционных методов.

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

ИИ в ликвидации последствий бедствий: повышение качества данных в реальном времени для спасательных команд#

Еще одно важное применение ИИ в управлении стихийными бедствиями — помощь группам реагирования. Системы ИИ могут предоставлять ценные данные в реальном времени, такие как оценка ущерба и отслеживание местонахождения людей, находящихся в бедственном положении, группам реагирования на чрезвычайные ситуации, помогая им более эффективно распределять ресурсы помощи. Они также могут способствовать ускорению доставки помощи людям в пострадавших районах и улучшению решений и действий спасателей на передовой.

Например, во время любого стихийного бедствия службы экстренной помощи (такие как 911) завалены звонками о помощи. Группы реагирования могут упустить важные детали, если все вызовы направляются операторам-людям. ИИ можно использовать для обработки больших объемов звонков и сообщений в рекордные сроки и выполнения множества функций с помощью таких возможностей, как преобразование речи в текст и обработка естественного языка (NLP). Такие функции могут извлекать контекст каждого экстренного вызова для получения точной информации о характере чрезвычайной ситуации и местонахождении звонящего.

Эти аналитические данные сокращают время обработки звонков и ускоряют реагирование на чрезвычайные ситуации. Эту же систему можно применять на платформах социальных сетей с помощью инструментов ИИ, таких как компьютерное зрение и NLP.

Как социальные сети могут помочь в ликвидации последствий стихийных бедствий? Во время стихийного бедствия платформы социальных сетей могут содержать важнейшую практическую информацию в непосредственном послебедственном периоде. Например, в соцсетях люди из пострадавшего района могут публиковать текстовую, аудио, визуальную информацию и видео. Вручную управлять всей этой информацией и обрабатывать ее непросто, особенно когда каждая секунда на счету. Такие инструменты, как платформа AIDR ( Artificial Intelligence Digital Response), могут использоваться для сокращения задержек в реагировании путем автоматической обработки публикаций в соцсетях. Эта платформа анализирует текст и изображения из твитов (или других платформ социальных сетей) для получения актуальной гуманитарной информации. Организации по ликвидации последствий стихийных бедствий могут использовать извлеченные данные в реальном времени для планирования своих действий и повышения эффективности своей работы.

Инновации в области ИИ также могут помогать спасательным командам непосредственно на передовой. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, могут помочь оценить ущерб, нанесенный пострадавшему району, с помощью 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 выявления и классификации степени тяжести инфраструктурных разрушений и повреждений зданий в зонах бедствия со скоростью, значительно превышающей традиционные методы детекции. Используя такие методы, они сократили процесс до часов или минут, а центр управления и спасательные команды смогли быстрее реагировать в пострадавших районах для проведения восстановительных работ.

Рис. 4. Оценка ущерба с использованием семантической сегментации.

ИИ для восстановления после стихийных бедствий через оказание психологической поддержки#

Этап восстановления после стихийного бедствия направлен на то, чтобы восстановить общины и сделать их более устойчивыми. Один из лучших способов сделать это — оказать психологическую поддержку людям в пострадавших районах. После такого бедствия выжившие могут столкнуться с проблемами психического здоровья, такими как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР). Уровень заболеваемости ПТСР после катастрофы может достигать 40%. Инструменты ИИ можно использовать для помощи пострадавшим людям. Например, Omdena — это компания, которая предоставляет психологическую поддержку с помощью чат-ботов с ИИ.

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

ИИ также может оказывать содействие в исследованиях в области психического здоровья и поддержке. Системы ИИ можно использовать для прогнозирования проблем с психическим здоровьем путем анализа электронных медицинских карт с той же точностью, что и эксперты-люди. Например, исследователи использовали ИИ для анализа данных социальных сетей и оценки уровня стресса у молодых людей, переживших психологическую травму. Согласно их исследованиям, эту же технику можно применять и для понимания влияния климатических кризисов и стихийных бедствий на психическое здоровье как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Плюсы 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, высвобождая человеческие ресурсы для более важных мероприятий во время стихийного бедствия, когда на счету каждая секунда.

• 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 катастрофами могут обойтись дорого, так как это часто требует значительных инвестиций в аппаратное обеспечение, программное обеспечение и экспертизу в области ИИ.

• Проблемы конфиденциальности данных: Системы ИИ используют геопространственные спутниковые данные, данные социальных сетей и коммуникаций служб спасения и другие источники для оценки ущерба и отслеживания людей во время бедствия. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности в отношении несанкционированного использования личной информации и потенциального наблюдения.

• Зависимость от качества данных: Прогнозы модели ИИ могут быть лишь настолько хороши, насколько хороши качество и количество данных, 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 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 возможности применения ИИ в производстве и сельском хозяйстве на наших страницах решений. 🚀