Ứng dụng AI trong quản lý thảm họa tự nhiên

Bão, động đất, cháy rừng và lũ lụt đều là một phần của tự nhiên. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng về số lượng các thảm họa tự nhiên như vậy. Nhiều người đã mất nhà cửa, sinh kế và mạng sống do các thảm họa tự nhiên ngày càng nghiêm trọng và thường xuyên hơn. Số lượng các thảm họa liên quan đến khí hậu đã tăng gấp ba lần trong 30 năm qua. Theo báo cáo của Liên Hợp Quốc, việc thích ứng và ứng phó với những thảm họa này sẽ tiêu tốn của các nước đang phát triển ước tính 140-300 tỷ đô la hàng năm vào năm 2030. 

Tuy nhiên, nhờ những tiến bộ gần đây trong công nghệ như AI, công tác quản lý thảm họa thiên nhiên đang trở nên hợp lý hơn, cải thiện mọi thứ từ dự đoán thảm họa đến hỗ trợ các nỗ lực phục hồi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào công tác quản lý thảm họa thiên nhiên, khám phá cách AI cải thiện từng bước của quy trình và các ứng dụng AI đang giữ an toàn cho chúng ta.

‍

Sử dụng AI trong dự đoán thảm họa để quản lý rủi ro chủ động

Hệ thống dự đoán và phát hiện sớm thảm họa bằng AI có thể giúp giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra. Sử dụng các hệ thống này, người dân địa phương và lực lượng cứu hộ có thể được cảnh báo sớm để giảm thiểu tác động của thảm họa. Các công cụ AI có thể sàng lọc lượng lớn dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác để dự đoán các thảm họa tự nhiên như bão và cháy rừng trước khi chúng xảy ra.

Các kỹ thuật AI như máy học và thị giác máy tính sử dụng mạng nơ-ron sâu, được sử dụng để phân tích bộ dữ liệu khổng lồ từ nhiều loại nguồn khác nhau, chẳng hạn như ảnh vệ tinh, dữ liệu thời tiết và hồ sơ lịch sử. Các mạng này chứa các nơ-ron nhân tạo kết nối với nhau có thể xác định các mẫu và điểm bất thường có thể dẫn đến thảm họa tiềm ẩn. Bằng cách xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu thu thập được bằng các công cụ như phân tích dữ liệu lớn, các mô hình AI có thể được huấn luyện để cung cấp các hệ thống cảnh báo sớm và giúp giảm tác động của thiên tai.

Ví dụ: AI có thể được sử dụng để dự đoán dư chấn động đất bằng cách xử lý dữ liệu địa chấn. Google và Harvard đã phát triển một hệ thống AI phân tích dữ liệu từ 131.000 trận động đất và dư chấn. Khi được thử nghiệm trên 30.000 sự kiện động đất, hệ thống AI này cho thấy độ chính xác cao hơn trong việc dự đoán vị trí dư chấn so với các phương pháp truyền thống. Trong ví dụ về dự đoán dư chấn được hiển thị bên dưới, các khu vực được dự đoán sẽ xảy ra dư chấn được đánh dấu bằng màu đỏ. Các chấm đen là vị trí của các dư chấn được quan sát và đường màu vàng hiển thị các đứt gãy bị đứt trong trận động đất chính.

‍

Hệ thống hỗ trợ AI để chuẩn bị sẵn sàng cho thảm họa

Khi một thảm họa được dự đoán, bước tiếp theo trong quản lý thảm họa tự nhiên là chuẩn bị sẵn sàng. Tổn thất về người và kinh tế có thể được ngăn chặn bởi các hệ thống AI cung cấp thông tin kịp thời và chính xác về những rủi ro liên quan đến một thảm họa. Những hiểu biết sâu sắc này giúp các nhà chức trách sẵn sàng cho các trường hợp khẩn cấp và hành động nhanh chóng để cứu sống. Ví dụ: nông dân, ngư dân và người làm rừng là một trong những cộng đồng có nguy cơ cao nhất khi nói đến thảm họa tự nhiên và các giải pháp AI có thể giúp các cộng đồng này tránh được tổn thất. 

Thị giác máy tính và các giải pháp phân tích hình ảnh cũng có thể giúp theo dõi các kiểu thời tiết bằng cách xử lý hình ảnh vệ tinh trong thời gian thực. Bằng cách theo dõi đường đi của các thảm họa như vậy (như lốc xoáy), các khu vực có thể bị ảnh hưởng có thể được chuẩn bị tốt hơn để đối mặt với chúng. Ví dụ: NASA đã sử dụng điện toán đám mây và các kỹ thuật học sâu trên ảnh vệ tinh để theo dõi các cơn bão như Harvey và Florence. Hệ thống của họ hoạt động tốt hơn các phương pháp tiêu chuẩn gấp sáu lần, cho phép theo dõi cơn bão mỗi giờ thay vì sáu giờ như với các phương pháp truyền thống.

‍

Ứng dụng AI trong ứng phó thảm họa: Nâng cao dữ liệu thời gian thực cho đội cứu hộ

Một ứng dụng quan trọng khác của AI trong quản lý thảm họa tự nhiên là hỗ trợ các đội ứng cứu. Các hệ thống AI có thể cung cấp dữ liệu theo thời gian thực có giá trị, chẳng hạn như đánh giá thiệt hại và theo dõi vị trí của những người gặp nạn, cho các đội ứng cứu thảm họa, giúp họ phân bổ nguồn lực cứu trợ hiệu quả hơn. Chúng cũng có thể giúp đẩy nhanh việc cung cấp viện trợ cho những người ở khu vực bị ảnh hưởng và cải thiện các quyết định và hành động của nhân viên cứu trợ tiền tuyến.

Ví dụ: trong bất kỳ thảm họa tự nhiên nào, đường dây trợ giúp khẩn cấp (như 115) bị ngập lụt với các cuộc gọi cầu cứu. Các đội phản ứng có thể bỏ lỡ các chi tiết quan trọng nếu tất cả các cuộc gọi được chuyển đến các điều hành viên là con người. AI có thể được sử dụng để quản lý khối lượng lớn các cuộc gọi và tin nhắn trong thời gian kỷ lục và thực hiện nhiều chức năng bằng cách sử dụng các tính năng như chuyển giọng nói thành văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các tính năng như vậy có thể trích xuất ngữ cảnh đằng sau mọi cuộc gọi khẩn cấp để có được thông tin chính xác về bản chất chính xác của tình huống khẩn cấp và vị trí của người gọi.

Những thông tin chi tiết này giúp giảm thời gian gọi và tăng tốc phản ứng khẩn cấp. Hệ thống tương tự có thể được áp dụng cho các nền tảng truyền thông xã hội với sự trợ giúp của các công cụ AI như thị giác máy tính và NLP.

Làm thế nào các nền tảng mạng xã hội có thể giúp ứng phó với thảm họa tự nhiên? Trong một thảm họa tự nhiên, các nền tảng truyền thông xã hội có thể chứa thông tin quan trọng, có thể hành động ngay lập tức. Ví dụ: thông tin văn bản, âm thanh, hình ảnh và video có thể được đăng trên phương tiện truyền thông xã hội bởi những người trong khu vực bị ảnh hưởng. Quản lý và xử lý thủ công tất cả thông tin này không hề dễ dàng, đặc biệt khi mỗi giây đều rất quan trọng. Các công cụ như nền tảng AIDR (Ứng phó kỹ thuật số bằng trí tuệ nhân tạo) có thể được sử dụng để giảm sự chậm trễ trong ứng phó bằng cách tự động xử lý các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội. Nền tảng này phân tích văn bản và hình ảnh từ tweet (hoặc các nền tảng truyền thông xã hội khác) để lấy thông tin nhân đạo có liên quan. Các tổ chức ứng phó thảm họa có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực được trích xuất để thông báo cho các hành động của họ và cải thiện hiệu quả nỗ lực của họ.

Các cải tiến AI cũng có thể hỗ trợ trực tiếp các đội cứu hộ từ tiền tuyến. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể giúp đánh giá thiệt hại cho khu vực bị ảnh hưởng bằng cách sử dụng ảnh vệ tinh và các phương pháp như phân vùng ngữ nghĩa (semantic segmentation), phân loại từng pixel trong ảnh thành các danh mục cụ thể. Ví dụ: sau trận động đất ở Thổ Nhĩ Kỳ, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã sử dụng phân vùng ngữ nghĩa và ảnh vệ tinh để xác định và phân loại mức độ nghiêm trọng của cơ sở hạ tầng và thiệt hại công trình ở các khu vực thảm họa với tốc độ nhanh hơn nhiều so với các phương pháp phát hiện truyền thống. Bằng cách sử dụng các phương pháp như vậy, họ đã đẩy nhanh quy trình xuống còn vài giờ hoặc vài phút, và trung tâm điều khiển cùng các đội cứu hộ đã có thể ứng phó nhanh hơn ở các khu vực bị ảnh hưởng để phục hồi.

‍

AI hỗ trợ phục hồi sau thiên tai bằng cách hỗ trợ sức khỏe tinh thần

Giai đoạn phục hồi sau thảm họa tự nhiên nhằm mục đích xây dựng lại cộng đồng và làm cho chúng mạnh mẽ hơn. Một trong những cách tốt nhất để làm điều đó là cung cấp hỗ trợ sức khỏe tinh thần cho người dân ở các khu vực bị ảnh hưởng. Những người sống sót có thể bị các vấn đề về sức khỏe tâm thần như Rối loạn căng thẳng sau травм (PTSD) sau một thảm họa như vậy. Tỷ lệ PTSD sau thảm họa có thể cao tới 40%. Các công cụ AI có thể được sử dụng để giúp đỡ các cá nhân bị ảnh hưởng. Ví dụ: Omdena là một công ty cung cấp hỗ trợ sức khỏe tâm thần bằng chatbot AI.

‍

AI cũng có thể hỗ trợ nghiên cứu và hỗ trợ sức khỏe tâm thần. Các hệ thống AI có thể được sử dụng để dự đoán các vấn đề sức khỏe tâm thần bằng cách phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử với độ chính xác tương đương với các chuyên gia là con người. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng AI để phân tích dữ liệu truyền thông xã hội và đánh giá mức độ căng thẳng ở thanh niên sau khi trải qua chấn thương. Theo các nghiên cứu của họ, kỹ thuật tương tự cũng có thể được áp dụng để hiểu tác động của sức khỏe tâm thần đối với khủng hoảng khí hậu và thiên tai, cả trong ngắn hạn và dài hạn.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng AI trong quản lý thảm họa

Sau khi thảo luận về cách AI có thể ảnh hưởng đến tất cả các quy trình khác nhau của công tác quản lý thiên tai, hãy cùng khám phá một số ưu và nhược điểm liên quan. Dưới đây là một số ưu điểm của việc sử dụng AI để quản lý thiên tai:

• Cải thiện sự phối hợp: Các hệ thống AI có thể được sử dụng để cải thiện sự phối hợp giữa các cơ quan và tổ chức khác nhau tham gia vào ứng phó thảm họa, giảm sự chậm trễ và kém hiệu quả.

• Tự động hóa các tác vụ: AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như nhập và phân tích dữ liệu, giải phóng nguồn nhân lực cho các hoạt động quan trọng hơn trong một thảm họa tự nhiên khi mỗi giây trôi qua đều rất quan trọng.

• Thích ứng với biến đổi khí hậu dài hạn: AI có thể giúp xác định và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu, cho phép các cộng đồng toàn cầu phát triển các chiến lược thích ứng dài hạn.

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng cũng có những hạn chế liên quan đến AI trong quản lý thảm họa tự nhiên cần lưu ý. Dưới đây là một số thách thức chính của AI trong quản lý thảm họa tự nhiên:

• Chi phí triển khai cao: Phát triển và triển khai các hệ thống AI để quản lý thảm họa có thể tốn kém, vì nó thường liên quan đến đầu tư đáng kể vào phần cứng, phần mềm và chuyên môn về AI.

• Các lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Các hệ thống AI sử dụng dữ liệu vệ tinh không gian địa lý, dữ liệu truyền thông trên mạng xã hội và đường dây trợ giúp, cùng nhiều nguồn khác để đánh giá thiệt hại và theo dõi người dân trong một thảm họa. Điều này làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư liên quan đến việc sử dụng thông tin cá nhân mà không có sự đồng ý và khả năng bị giám sát.

• Sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Dự đoán của mô hình AI chỉ tốt khi dữ liệu có chất lượng và số lượng tốt được dùng để huấn luyện. Nếu các mô hình AI được huấn luyện bằng dữ liệu không chính xác, điều này có thể dẫn đến kết quả kém hiệu quả, đặc biệt là trong các tình huống quan trọng.

Những suy nghĩ cuối cùng về AI trong quản lý thảm họa tự nhiên

Chúng tôi đã khám phá cách AI có thể giúp cứu sống mọi người khỏi một thảm họa tự nhiên. Nó giúp chúng ta dự đoán, chuẩn bị, ứng phó và phục hồi sau chúng hiệu quả hơn. Các công cụ AI có thể dự đoán động đất, theo dõi bão và cải thiện các nỗ lực ứng phó và phục hồi sau thảm họa. Làm như vậy giúp giảm thiểu tác động của thảm họa đối với con người và cơ sở hạ tầng. Mặc dù AI có nhiều lợi ích, như phản ứng nhanh hơn và phối hợp tốt hơn, nhưng nó cũng có một số thách thức. Chúng bao gồm chi phí cao, lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và nhu cầu về dữ liệu chính xác. Khi chúng ta giải quyết và tính đến những thách thức này, chúng ta có thể tối đa hóa tác động của AI trong việc quản lý hiệu quả các thảm họa tự nhiên.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀