ИИ в управлении стихийными бедствиями

Ураганы, землетрясения, лесные пожары и наводнения — часть природы. Однако в последние годы мы наблюдаем рост числа таких стихийных бедствий. Все более сильные и частые стихийные бедствия лишили многих людей домов, средств к существованию и жизни. За последние 30 лет число бедствий, связанных с климатом, утроилось. Согласно отчетам ООН, к 2030 году адаптация к таким бедствиям и борьба с их последствиями будут обходиться развивающимся странам, по оценкам, в 140–300 миллиардов долларов США ежегодно.

Однако благодаря недавним технологическим достижениям, например в области ИИ, управление стихийными бедствиями становится эффективнее: улучшается все — от прогнозирования бедствий до помощи в восстановлении. В этой статье мы рассмотрим управление стихийными бедствиями, изучим, как ИИ улучшает каждый этап процесса, и расскажем о применениях ИИ, которые помогают защищать людей.

Рис. 1. График роста числа стихийных бедствий с 1900 по 2019 год.

Использование ИИ для прогнозирования бедствий и заблаговременного управления рисками#

Системы прогнозирования и раннего обнаружения стихийных бедствий на базе ИИ помогают снизить ущерб от них. Благодаря таким системам местные жители и спасатели могут получить предупреждение заранее и смягчить последствия бедствия. Инструменты ИИ способны обрабатывать огромные объемы данных и делать точные прогнозы, позволяющие предвидеть такие стихийные бедствия, как ураганы и лесные пожары, еще до их начала.

Методы ИИ, такие как машинное обучение и компьютерное зрение, используют глубокие нейронные сети для анализа огромных наборов данных из самых разных источников, таких как спутниковые снимки, метеорологические данные и исторические записи. Эти сети состоят из взаимосвязанных искусственных нейронов, которые могут выявлять закономерности и аномалии, указывающие на возможное бедствие. Обрабатывая и анализируя огромные объемы собранных данных с помощью таких инструментов, как аналитика больших данных, можно обучать модели ИИ для создания систем раннего предупреждения и снижения последствий стихийных бедствий.

Например, ИИ можно использовать для прогнозирования афтершоков, обрабатывая сейсмические данные. Google и Harvard разработали систему ИИ, которая анализировала данные о 131 000 землетрясений и афтершоков. При проверке на 30 000 случаев землетрясений эта система ИИ предсказывала расположение афтершоков точнее традиционных методов. На приведенном ниже примере прогноза афтершоков красным цветом отмечены области, где ожидаются афтершоки. Черные точки показывают места наблюдавшихся афтершоков, а желтая линия — разломы, сместившиеся во время основного землетрясения.

Рис. 2. Изображение с результатом прогнозирования афтершоков.

Системы на базе ИИ для подготовки к стихийным бедствиям#

После прогнозирования бедствия следующий этап управления им — подготовка. Системы ИИ предоставляют своевременную и точную информацию о связанных с бедствием рисках, помогая предотвратить человеческие жертвы и экономические потери. Эти сведения помогают властям подготовиться к чрезвычайным ситуациям и быстро действовать для спасения жизней. Например, фермеры, рыбаки и лесники относятся к числу сообществ, наиболее подверженных стихийным бедствиям, и решения на базе ИИ могут помочь им избежать потерь.

Решения на основе компьютерного зрения и анализа изображений также помогают отслеживать погодные условия, обрабатывая спутниковые снимки в реальном времени. Отслеживание траектории таких бедствий, как циклоны, позволяет лучше подготовить к ним потенциально пострадавшие районы. Например, NASA использовало облачные вычисления и методы глубокого обучения для отслеживания ураганов Harvey и Florence по спутниковым снимкам. Система превзошла стандартные методы в шесть раз, позволив отслеживать ураганы каждый час вместо одного раза в шесть часов, как при использовании традиционных методов.

Рис. 3. Мониторинг и отслеживание урагана Florence с помощью глубокого обучения (источник).

ИИ при реагировании на бедствия: улучшение данных в реальном времени для спасательных команд#

Еще одно важное применение ИИ в управлении стихийными бедствиями — помощь аварийно-спасательным командам. Системы ИИ могут предоставлять спасателям ценные данные в реальном времени, например оценку ущерба и сведения о местонахождении людей, которым нужна помощь, помогая эффективнее распределять ресурсы для ликвидации последствий. Эти системы также могут ускорять доставку помощи пострадавшим и улучшать решения и действия спасателей на передовой.

Например, во время любого стихийного бедствия линии экстренной помощи (например, 911) перегружены звонками с просьбами о помощи. Если все звонки поступают операторам-людям, группы реагирования могут упустить важные детали. ИИ можно использовать для обработки большого количества звонков и сообщений за рекордно короткое время и выполнения нескольких задач с помощью таких функций, как преобразование речи в текст и обработка естественного языка (NLP). Эти функции позволяют извлечь контекст каждого экстренного звонка, чтобы точно определить характер происшествия и местонахождение звонящего.

Эти сведения сокращают время звонков и ускоряют реагирование на чрезвычайные ситуации. Ту же систему можно использовать в социальных сетях с помощью инструментов ИИ, которые объединяют компьютерное зрение и NLP.

Как социальные сети могут помочь при реагировании на стихийные бедствия? Во время стихийного бедствия в социальных сетях сразу после него может появиться важная информация, требующая конкретных действий. Например, люди в пострадавших районах могут публиковать в социальных сетях текстовые, аудио-, фото- и видеоматериалы. Вручную управлять всей этой информацией и обрабатывать ее непросто, особенно когда на счету каждая секунда. Такие инструменты, как платформа AIDR (Artificial Intelligence Digital Response), позволяют сократить задержки при реагировании за счет автоматической обработки публикаций в социальных сетях. Платформа анализирует текст и изображения из твитов и других социальных сетей, чтобы извлекать важную гуманитарную информацию. Организации, реагирующие на бедствия, могут использовать извлеченные данные в реальном времени для планирования действий и повышения эффективности своей работы.

Инновации в области ИИ также могут напрямую помогать спасательным командам на передовой. Модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLOv8, помогают оценивать ущерб в пострадавших районах по спутниковым снимкам с помощью таких методов, как семантическая сегментация, которая относит каждый пиксель изображения к определенной категории. Например, после землетрясения в Турции Министерство обороны США использовало семантическую сегментацию и спутниковые снимки, чтобы выявлять и классифицировать степень повреждения инфраструктуры и зданий в зонах бедствия значительно быстрее, чем при использовании традиционных методов обнаружения. Эти методы позволили сократить время обработки до нескольких часов или минут, благодаря чему командный центр и спасательные команды смогли быстрее приступить к восстановлению в пострадавших районах.

Рис. 4. Оценка ущерба с помощью семантической сегментации.

ИИ для восстановления после стихийных бедствий: психологическая поддержка#

Цель этапа восстановления после стихийного бедствия — восстановить сообщества и сделать их устойчивее. Один из лучших способов достичь этого — предоставить людям в пострадавших районах психологическую помощь. После бедствия у выживших могут возникнуть психологические проблемы, например посттравматическое стрессовое расстройство (PTSD). После бедствия доля людей с PTSD может достигать 40%. Инструменты ИИ могут помочь пострадавшим. Например, компания Omdena предоставляет психологическую помощь с помощью чат-ботов на базе ИИ.

Рис. 5. Чат-бот на базе ИИ для помощи пациентам с PTSD.

ИИ также может помогать в исследованиях и поддержке в области психического здоровья. Системы ИИ способны прогнозировать психологические проблемы с той же точностью, что и специалисты, анализируя электронные медицинские карты. Например, исследователи использовали ИИ для анализа данных из социальных сетей и оценки уровня стресса у молодых людей после пережитой травмы. Согласно их исследованиям, этот метод также можно применять для изучения краткосрочного и долгосрочного влияния климатических кризисов и стихийных бедствий на психическое здоровье.

Преимущества и недостатки использования ИИ в управлении бедствиями#

Теперь, когда мы рассмотрели, как ИИ может влиять на различные этапы управления стихийными бедствиями, давай изучим связанные с этим преимущества и недостатки. Вот некоторые преимущества использования ИИ для управления бедствиями:

• Улучшение координации: Системы ИИ помогают наладить взаимодействие между различными ведомствами и организациями, участвующими в реагировании на бедствия, сокращая задержки и повышая эффективность.
• Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать повторяющиеся задачи, например ввод и анализ данных, освобождая людей для более важных дел во время стихийного бедствия, когда на счету каждая секунда.
• Долгосрочная адаптация к изменению климата: ИИ помогает выявлять и оценивать последствия изменения климата, позволяя мировому сообществу разрабатывать долгосрочные стратегии адаптации.

Несмотря на многочисленные преимущества, у использования ИИ в управлении стихийными бедствиями есть и ограничения, которые важно учитывать. Вот некоторые ключевые проблемы, связанные с применением ИИ для управления стихийными бедствиями:

• Высокая стоимость внедрения: Разработка и внедрение систем ИИ для управления стихийными бедствиями могут обходиться дорого, поскольку часто требуют значительных вложений в оборудование, программное обеспечение и экспертизу в области ИИ.
• Проблемы конфиденциальности данных: Для оценки ущерба и отслеживания людей во время бедствий системы ИИ используют геопространственные данные спутников, данные социальных сетей и линий помощи, а также информацию из других источников. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности из-за использования личной информации без согласия и возможной слежки.
• Зависимость от качества данных: Точность прогнозов модели ИИ зависит от качества и количества данных, на которых она обучалась. Если модели ИИ обучаются на неточных данных, результаты могут быть менее эффективными, особенно в критических ситуациях.

Заключительные мысли об использовании ИИ для управления стихийными бедствиями#

Мы рассмотрели, как ИИ помогает спасать жизни людей во время стихийных бедствий. Он помогает эффективнее прогнозировать бедствия, готовиться к ним, реагировать и восстанавливаться после них. Инструменты ИИ позволяют прогнозировать землетрясения, отслеживать ураганы и совершенствовать меры реагирования и восстановления. Это помогает уменьшить воздействие бедствий и на людей, и на инфраструктуру. У ИИ много преимуществ, например более быстрое реагирование и лучшая координация, но есть и проблемы. К ним относятся высокие затраты, вопросы конфиденциальности данных и необходимость в точных данных. Решая эти проблемы и учитывая их, мы сможем максимально эффективно использовать ИИ для управления стихийными бедствиями.

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