ИИ в управлении природными катастрофами

Ураганы, землетрясения, лесные пожары и наводнения — всё это часть природы. Однако в последние годы мы наблюдаем рост числа таких природных катастроф. Многие люди потеряли дома, средства к существованию и жизни из-за всё более сильных и частых природных катастроф. За последние 30 лет число климатических катастроф утроилось. Согласно отчётам ООН, к 2030 году адаптация к этим катастрофам и борьба с их последствиями будут ежегодно обходиться развивающимся странам примерно в $140–300 млрд.

Однако благодаря последним технологическим достижениям, таким как ИИ, управление природными катастрофами становится более эффективным: улучшается всё — от прогнозирования катастроф до помощи в восстановительных работах. В этой статье мы подробно рассмотрим управление природными катастрофами, разберём, как ИИ улучшает каждый этап этого процесса, а также изучим применения ИИ, которые помогают обеспечивать нашу безопасность.

Рис. 1. График роста числа природных катастроф с 1900 по 2019 год.

Использование ИИ для прогнозирования катастроф и проактивного управления рисками#

Системы прогнозирования катастроф и раннего обнаружения на основе ИИ могут помочь уменьшить ущерб от природных катастроф. С помощью этих систем местных жителей и сотрудников экстренных служб можно заранее предупредить, чтобы смягчить последствия катастрофы. Инструменты ИИ способны обрабатывать огромные объёмы данных и точно прогнозировать такие природные катастрофы, как ураганы и лесные пожары, ещё до их начала.

Такие методы ИИ, как машинное обучение и компьютерное зрение, используют глубокие нейронные сети, которые применяются для анализа больших наборов данных из различных источников, таких как спутниковые снимки, метеорологические данные и исторические записи. Эти сети содержат взаимосвязанные искусственные нейроны, способные выявлять закономерности и аномалии, указывающие на возможную катастрофу. Обрабатывая и анализируя огромные объёмы собранных данных с помощью таких инструментов, как аналитика больших данных, модели ИИ можно обучать для создания систем раннего предупреждения и снижения последствий природных катастроф.

Например, ИИ можно использовать для прогнозирования афтершоков, обрабатывая сейсмические данные. Google и Harvard 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 прогнозирования мест афтершоков по сравнению с традиционными методами. В приведённом ниже примере прогнозирования афтершоков красным цветом отмечены области, где ожидаются афтершоки. Чёрные точки обозначают места наблюдавшихся афтершоков, а жёлтая линия показывает разломы, разрушившиеся во время основного землетрясения.

Рис. 2. Изображение с результатами прогнозирования афтершоков.

Системы на основе ИИ для подготовки к катастрофам#

После прогнозирования катастрофы следующим этапом управления природными катастрофами становится подготовка. Системы ИИ, предоставляющие своевременную и точную информацию о связанных с катастрофой рисках, могут предотвратить человеческие и экономические потери. Эти сведения помогают властям подготовиться к чрезвычайным ситуациям и быстро действовать для спасения жизней. Например, фермеры, рыбаки и работники лесного хозяйства относятся к наиболее уязвимым перед природными катастрофами сообществам, а решения на основе ИИ могут помочь им избежать потерь.

Решения на основе компьютерного зрения и анализа изображений также помогают в реальном времени отслеживать погодные условия, обрабатывая спутниковые снимки. Наблюдая за траекторией таких катастроф, как циклоны, можно лучше подготовить потенциально затронутые области к их воздействию. Например, NASA использовала облачные вычисления и методы глубокого обучения для анализа спутниковых фотографий и отслеживания ураганов Harvey и Florence. Их система превзошла стандартные методы в шесть раз, благодаря чему ураганы можно было отслеживать каждый час, а не раз в шесть часов, как при использовании традиционных методов.

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

ИИ в реагировании на катастрофы: повышение качества данных в реальном времени для спасательных команд#

Ещё одно важное применение ИИ в управлении природными катастрофами — помощь командам реагирования. Системы ИИ могут предоставлять командам реагирования на катастрофы ценные данные в реальном времени, например оценку ущерба и отслеживание местоположения людей, оказавшихся в беде, помогая эффективнее распределять ресурсы для оказания помощи. Они также могут ускорить доставку помощи людям в пострадавших районах и улучшить решения и действия сотрудников, работающих непосредственно на передовой.

Например, во время любой природной катастрофы экстренные линии помощи, такие как 911, оказываются перегружены звонками людей, нуждающихся в помощи. Если все звонки направляются операторам-людям, команды реагирования могут упустить важные детали. ИИ можно использовать для обработки большого количества звонков и сообщений в рекордные сроки, а также для выполнения нескольких функций с помощью таких возможностей, как преобразование речи в текст и обработка естественного языка (NLP). Эти возможности позволяют извлечь контекст каждого экстренного звонка, чтобы получить точную информацию о характере чрезвычайной ситуации и местоположении звонящего.

Эти сведения сокращают продолжительность звонков и ускоряют реагирование на чрезвычайные ситуации. Та же система может применяться на платформах социальных сетей с помощью таких инструментов ИИ, как компьютерное зрение и NLP.

Как платформы социальных сетей могут помочь в реагировании на природные катастрофы? Во время природной катастрофы на платформах социальных сетей сразу после происшествия может содержаться важная информация, требующая действий. Например, люди в пострадавшем районе могут публиковать в социальных сетях информацию в виде текста, аудио, изображений и видео. Обрабатывать и анализировать всю эту информацию вручную непросто, особенно когда важна каждая секунда. Такие инструменты, как платформа AIDR (цифровое реагирование на основе искусственного интеллекта), можно использовать для сокращения задержек в реагировании за счёт автоматической обработки публикаций в социальных сетях. Платформа анализирует текст и изображения из твитов и других социальных сетей, чтобы извлекать значимую гуманитарную информацию. Организации, занимающиеся реагированием на катастрофы, могут использовать извлечённые данные в реальном времени для принятия решений и повышения эффективности своих действий.

Инновации в области ИИ также могут напрямую помогать спасательным командам на передовой. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, помогают оценивать ущерб в пострадавшем районе с помощью спутниковых снимков и таких методов, как семантическая сегментация, которая классифицирует каждый пиксель изображения по определённым категориям. Например, после землетрясения в Турции Министерство обороны США использовало семантическую сегментацию и спутниковые снимки, чтобы выявлять и классифицировать степень повреждения инфраструктуры и зданий в районах бедствия значительно быстрее, чем традиционные методы обнаружения. Благодаря этим методам процесс удалось ускорить до нескольких часов или минут, поэтому диспетчерский центр и спасательные команды смогли быстрее реагировать в пострадавших районах и приступать к восстановлению.

Рис. 4. Оценка ущерба с использованием семантической сегментации.

ИИ для восстановления после природных катастроф: психологическая поддержка#

Этап восстановления после природной катастрофы направлен на восстановление сообществ и повышение их устойчивости. Один из лучших способов сделать это — обеспечить психологическую поддержку людям в пострадавших районах. После такой катастрофы выжившие могут столкнуться с проблемами психического здоровья, например с посттравматическим стрессовым расстройством (PTSD). Доля случаев PTSD после катастрофы может достигать 40%. Инструменты ИИ можно использовать для помощи пострадавшим. Например, Omdena — компания, предоставляющая психологическую поддержку с помощью чат-ботов на основе ИИ.

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

ИИ также может помогать в исследованиях и оказании поддержки в сфере психического здоровья. Системы ИИ можно использовать для прогнозирования проблем с психическим здоровьем, анализируя электронные медицинские записи с такой же точностью, как специалисты-люди. Например, исследователи использовали ИИ для анализа данных социальных сетей и оценки уровня стресса у молодых людей после пережитой травмы. Согласно их исследованиям, этот же метод можно применять для понимания краткосрочного и долгосрочного влияния климатических кризисов и природных катастроф на психическое здоровье.

Плюсы и минусы использования ИИ в управлении катастрофами#

Теперь, когда мы обсудили, как ИИ может влиять на различные процессы управления природными катастрофами, давай рассмотрим связанные с этим преимущества и недостатки. Вот некоторые преимущества использования ИИ для управления катастрофами:

• Улучшение координации: системы ИИ можно использовать для улучшения координации между различными ведомствами и организациями, участвующими в реагировании на катастрофы, сокращая задержки и неэффективность.

• Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как ввод и анализ данных, высвобождая человеческие ресурсы для более важных задач во время природной катастрофы, когда критична каждая секунда.

• 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 и ограничения, связанные с использованием ИИ в управлении природными катастрофами, которые важно учитывать. Вот некоторые из ключевых проблем применения ИИ в управлении природными катастрофами:

• Высокая стоимость внедрения: разработка и внедрение систем ИИ для управления катастрофами могут быть дорогостоящими, поскольку часто требуют значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и экспертизу в области ИИ.

• Проблемы конфиденциальности данных: системы ИИ используют геопространственные спутниковые данные, данные социальных сетей и экстренных линий помощи, а также другие источники для оценки ущерба и отслеживания людей во время катастрофы. Это вызывает опасения по поводу использования персональной информации без согласия и потенциальной слежки.

• Зависимость от качества данных: прогнозы модели ИИ не могут быть лучше, чем качество и объём данных, на которых она обучалась. Если модели ИИ обучаются на неточных данных, это может привести к менее эффективным результатам, особенно в критических ситуациях.

Итоги об использовании ИИ в управлении природными катастрофами#

Мы рассмотрели, как ИИ может помогать спасать жизни людей во время природных катастроф. Он помогает эффективнее прогнозировать катастрофы, готовиться к ним, реагировать на них и восстанавливаться после них. Инструменты ИИ могут прогнозировать землетрясения, отслеживать ураганы и повышать эффективность реагирования и восстановления после катастроф. Это помогает минимизировать воздействие катастроф как на людей, так и на инфраструктуру. Несмотря на такие преимущества ИИ, как более быстрое реагирование и улучшенная координация, у него есть и определённые проблемы. К ним относятся высокие затраты, опасения по поводу конфиденциальности данных и необходимость использования точных данных. Если учитывать и решать эти проблемы, можно максимально повысить эффективность ИИ в управлении природными катастрофами.

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