ИИ в управлении стихийными бедствиями

Ураганы, землетрясения, лесные пожары и наводнения - все это часть природы. Однако в последние годы мы наблюдаем увеличение частоты таких стихийных бедствий. Многие потеряли свои дома, средства к существованию и жизни из-за все более суровых и частых стихийных бедствий. Число бедствий, связанных с изменением климата, утроилось за последние 30 лет. Согласно отчетам ООН, адаптация и борьба с этими бедствиями обойдется развивающимся странам примерно в 140-300 миллиардов долларов в год к 2030 году. 

Однако, благодаря последним достижениям в технологиях, таким как ИИ, управление стихийными бедствиями становится более рациональным, улучшая все, от прогнозирования бедствий до оказания помощи в восстановительных работах. В этой статье мы подробно рассмотрим управление стихийными бедствиями, изучим, как ИИ улучшает каждый этап процесса, и приложения ИИ, которые обеспечивают нашу безопасность.

‍

Использование ИИ в прогнозировании стихийных бедствий для проактивного управления рисками.

Системы прогнозирования и раннего обнаружения бедствий на основе ИИ могут помочь уменьшить ущерб, причиняемый стихийными бедствиями. Используя эти системы, местных жителей и службы экстренного реагирования можно заблаговременно предупредить, чтобы смягчить последствия бедствия. Инструменты ИИ могут просеивать огромные объемы данных и делать точные прогнозы для предвидения стихийных бедствий, таких как ураганы и лесные пожары, до того, как они произойдут.

AI-технологии, такие как машинное обучение и компьютерное зрение, используют глубокие нейронные сети, которые применяются для анализа огромных наборов данных из различных типов источников, таких как спутниковые снимки, данные о погоде и исторические записи. Эти сети содержат взаимосвязанные искусственные нейроны, которые могут выявлять закономерности и аномалии, приводящие к потенциальной катастрофе. Обрабатывая и анализируя огромные объемы собранных данных с помощью таких инструментов, как аналитика больших данных, AI-модели можно обучать 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 землетрясениях и афтершоках. При тестировании на 30 000 землетрясениях эта система ИИ показала большую точность в прогнозировании местоположения афтершоков по сравнению с традиционными методами. В приведенном ниже примере прогнозирования афтершоков области, в которых прогнозируются афтершоки, отмечены красным цветом. Черные точки — это места наблюдаемых афтершоков, а желтая линия показывает разломы, которые разорвались во время основного толчка.

‍

Системы на основе ИИ для обеспечения готовности к стихийным бедствиям

После прогнозирования стихийного бедствия следующим шагом в управлении стихийными бедствиями является подготовка. Человеческих и экономических потерь можно избежать с помощью AI-систем, которые предоставляют своевременную и точную информацию о рисках, связанных со стихийным бедствием. Эти данные помогают властям быть готовыми к чрезвычайным ситуациям и быстро действовать для спасения жизней. Например, фермеры, рыбаки и лесники являются одними из наиболее уязвимых сообществ, когда речь идет о стихийных бедствиях, и AI-решения могут помочь этим сообществам избежать потерь. 

Компьютерное зрение и решения для анализа изображений также могут помочь отслеживать погодные условия, обрабатывая спутниковые снимки в режиме реального времени. Отслеживая путь таких бедствий (как циклоны), можно лучше подготовить районы, которые могут пострадать. Например, НАСА 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, что позволило отслеживать ураган каждый час, а не каждые шесть часов, как при использовании традиционных методов.

‍

ИИ в реагировании на стихийные бедствия: улучшение 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 режиме реального времени, такие как оценка ущерба и отслеживание местоположения людей, попавших в беду, группам реагирования на стихийные бедствия, помогая им более эффективно распределять ресурсы помощи. Они также могут помочь ускорить доставку помощи людям в пострадавших районах и улучшить решения и действия работников передовой линии помощи.

Например, во время любого стихийного бедствия линии экстренной помощи (например, 911) переполняются звонками о помощи. Группы реагирования могут упустить важные детали, если все звонки будут перенаправлены операторам-людям. ИИ можно использовать для управления большими объемами звонков и сообщений в рекордно короткие сроки и выполнения нескольких функций с использованием таких функций, как преобразование речи в текст и обработка естественного языка (NLP). Такие функции могут извлекать контекст каждого экстренного вызова, чтобы получить точную информацию о точном характере чрезвычайной ситуации и местонахождении звонящего.

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

Как платформы социальных сетей могут помочь в реагировании на стихийные бедствия? Во время стихийных бедствий платформы социальных сетей могут содержать важную информацию, требующую немедленных действий. Например, текстовая, аудио, графическая и видео информация может быть размещена в социальных сетях людьми, находящимися в пострадавшем районе. Управлять и обрабатывать всю эту информацию вручную непросто, особенно когда дорога каждая секунда. Для сокращения задержек реагирования можно использовать такие инструменты, как платформа AIDR (Artificial Intelligence Digital Response), которая автоматически обрабатывает сообщения в социальных сетях. Платформа анализирует текст и изображения из твитов (или других платформ социальных сетей) для получения актуальной гуманитарной информации. Организации, занимающиеся ликвидацией последствий стихийных бедствий, могут использовать извлеченные данные в режиме реального времени для информирования о своих действиях и повышения эффективности своих усилий.

Инновации в области ИИ также могут оказывать помощь 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 изображения по определенным категориям. Например, после землетрясения в Турции Министерство обороны США использовало семантическую сегментацию и спутниковые снимки для выявления и классификации степени тяжести инфраструктуры и повреждений зданий в зонах бедствия гораздо быстрее, чем традиционные методы обнаружения. Используя такие методы, они ускорили процесс до часов или минут, и центр управления и спасательные команды смогли быстрее реагировать в пострадавших районах для проведения восстановительных работ.

‍

ИИ для восстановления после стихийных бедствий путем оказания психологической поддержки

Этап восстановления после стихийного бедствия направлен на восстановление сообществ и повышение их устойчивости. Один из лучших способов добиться этого — оказание психологической поддержки людям в пострадавших районах. У выживших могут возникнуть проблемы с психическим здоровьем, такие как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) после такого бедствия. Уровень ПТСР после бедствия может достигать 40%. Инструменты ИИ могут быть использованы для помощи пострадавшим. Например, Omdena — это компания, которая оказывает психологическую поддержку с помощью чат-ботов на базе ИИ.

‍

Искусственный интеллект также может помочь в исследованиях и поддержке психического здоровья. Системы искусственного интеллекта 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 травму. Согласно их исследованиям, этот же метод можно применить для понимания влияния климатических кризисов и стихийных бедствий на психическое здоровье как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Плюсы и минусы использования ИИ при ликвидации последствий стихийных бедствий

Теперь, когда мы обсудили, как ИИ может влиять на различные процессы управления стихийными бедствиями, давайте рассмотрим некоторые связанные с этим плюсы и минусы. Вот некоторые из преимуществ использования ИИ для управления стихийными бедствиями:

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

• Долгосрочная адаптация к изменению климата: ИИ может помочь выявлять и оценивать последствия изменения климата, позволяя мировому сообществу разрабатывать долгосрочные стратегии адаптации.

Несмотря на многочисленные преимущества, существуют также ограничения, связанные с использованием ИИ в управлении стихийными бедствиями, о которых следует помнить. Вот некоторые из ключевых проблем ИИ в управлении стихийными бедствиями:

• Высокие затраты на внедрение: Разработка и внедрение систем искусственного интеллекта для управления в случае стихийных бедствий может быть дорогостоящим, поскольку часто требует значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и экспертные знания в области ИИ.

• Проблемы конфиденциальности данных: Системы искусственного интеллекта используют геопространственные спутниковые данные, данные социальных сетей и коммуникаций служб поддержки, а также другие источники для оценки ущерба и отслеживания людей во время бедствия. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности, связанные с использованием личной информации без согласия и потенциальным наблюдением.

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

Заключительные мысли об ИИ в управлении стихийными бедствиями

Мы изучили, как ИИ может помочь спасти жизни людей от стихийных бедствий. Он помогает нам более эффективно прогнозировать, подготавливаться, реагировать и восстанавливаться после них. Инструменты ИИ могут прогнозировать землетрясения, отслеживать ураганы и улучшать реагирование на стихийные бедствия и усилия по восстановлению. Это помогает свести к минимуму воздействие бедствий на людей и инфраструктуру. Хотя ИИ имеет много преимуществ, таких как более быстрое реагирование и лучшая координация, он также имеет некоторые проблемы. К ним относятся высокие затраты, проблемы конфиденциальности данных и необходимость в точных данных. Когда мы решаем эти проблемы и учитываем их, мы можем максимизировать влияние ИИ на эффективное управление стихийными бедствиями.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и взаимодействуйте с нашим сообществом. Изучите приложения ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀