AI trong quản lý thảm họa thiên nhiên

Bão, động đất, cháy rừng và lũ lụt là một phần của tự nhiên. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng tần suất xảy ra các thảm họa thiên nhiên như vậy. Nhiều người đã mất nhà cửa, sinh kế và mạng sống do các thảm họa thiên 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 các báo cáo của Liên Hợp Quốc, việc thích ứng và đối phó với những thảm họa này sẽ tiêu tốn của các quốc gia đang phát triển ước tính từ 140-300 tỷ đô la mỗi 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 tinh gọn hơn, cải thiện mọi thứ từ việc dự báo thảm họa đến hỗ trợ các nỗ lực phục hồi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào quản lý thảm họa thiên nhiên, khám phá cách AI cải thiện từng bước của quy trình và các ứng dụng AI đang giúp bảo vệ sự an toàn cho chúng ta.

Hình 1. Một biểu đồ cho thấy sự gia tăng của các thảm họa thiên nhiên từ năm 1900 đến 2019.

Link to this sectionSử dụng AI trong dự báo thảm họa để quản lý rủi ro chủ động#

Các hệ thống dự báo thảm họa và phát hiện sớm bằng AI có thể giúp giảm thiểu thiệt hại do thảm họa thiên nhiên gây ra. Sử dụng các hệ thống này, cư dân địa phương và lực lượng phản ứng nhanh có thể được cảnh báo sớm để giảm nhẹ các ảnh hưởng của thảm họa. Các công cụ AI có thể sàng lọc lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra các dự đoán chính xác để đón đầu các thảm họa thiên nhiên như bão và cháy rừng trước khi chúng xảy ra.

Các kỹ thuật AI như học máy và computer vision sử dụng các neural networks sâu, vốn được sử dụng để phân tích các datasets khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, như satellite imagery, weather data và historical records. Các mạng này chứa các nơ-ron nhân tạo kết nối với nhau có khả năng xác định các mô hình và điểm bất thường dẫn đến một thảm họa tiềm ẩn. Bằng cách xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập sử dụng các công cụ như phân tích dữ liệu lớn (big data analytics), các AI models có thể được huấn luyện để cung cấp các hệ thống cảnh báo sớm và giúp giảm thiểu tác động của thảm họa thiên nhiên.

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 AI system phân tích dữ liệu từ 131.000 trận động đất và dư chấn. Khi được kiểm thử 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 hiển thị bên dưới, các khu vực được dự đoán sẽ xảy ra dư chấn được đánh dấu bằng màu đỏ. Các dấu chấm đen là vị trí của các dư chấn đã quan sát được, và đường màu vàng hiển thị các đứt gãy bị nứt vỡ trong trận động đất chính.

Hình 2. Một hình ảnh minh họa kết quả đầu ra của dự đoán dư chấn.

Link to this sectionCác hệ thống hỗ trợ bởi AI cho công tác chuẩn bị ứng phó thảm họa#

Khi một thảm họa đã được dự báo, bước tiếp theo trong quản lý thảm họa thiên nhiên là sự chuẩn bị. Những tổn thất về con người và kinh tế có thể được ngăn chặn nhờ các hệ thống AI cung cấp thông tin kịp thời và chính xác về các rủi ro liên quan đến thảm họa. Những thông tin chi tiết này giúp các cơ quan chức năng sẵn sàng cho các tình huống khẩn cấp và hành động nhanh chóng để cứu người. Ví dụ, nông dân, ngư dân và nhân viên lâm nghiệp là một trong những cộng đồng chịu rủi ro lớn nhất khi nói đến thảm họa thiên nhiên, và các AI solutions có thể giúp các cộng đồng này tránh được tổn thất.

Computer vision và các giải pháp phân tích hình ảnh cũng có thể giúp giám sát và theo dõi các kiểu thời tiết bằng cách xử lý hình ảnh vệ tinh theo thời gian thực. Bằng cách giám sát lộ trình 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 track các cơn bão như Harvey và Florence. Hệ thống của họ vượt trội hơn các phương pháp tiêu chuẩn gấp sáu lần, cho phép bão được theo dõi mỗi giờ thay vì mỗi sáu giờ như với các phương pháp truyền thống.

Hình 3. Giám sát và theo dõi bão Florence sử dụng học sâu (Nguồn).

Link to this sectionAI trong phản ứng với thảm họa: Tăng cường dữ liệu thời gian thực cho các đội cứu hộ#

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

Ví dụ, trong bất kỳ thảm họa thiên nhiên nào, các đường dây nóng khẩn cấp (như 911) thường bị quá tải bởi các cuộc gọi cầu cứu. Các đội phản ứng có thể bỏ lỡ những chi tiết quan trọng nếu tất cả các cuộc gọi đều được chuyển đến tổng đài 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 speech-to-text và natural language processing (NLP). Các tính năng như vậy có thể trích xuất bối cảnh đằng sau mỗi cuộc gọi khẩn cấp để có được thông tin chính xác về bản chất chính xác của tình trạng khẩn cấp và vị trí của người gọi.

Những thông tin chi tiết này giúp giảm thời gian gọi và đẩy nhanh phản ứng khẩn cấp. Hệ thống tương tự có thể được áp dụng cho các nền tảng mạng xã hội với sự hỗ trợ của các công cụ AI như computer vision và NLP.

Các nền tảng social media có thể hỗ trợ phản ứng với thiên tai như thế nào? Trong thời điểm xảy ra thiên tai, các nền tảng mạng xã hội có thể chứa thông tin quan trọng có giá trị thực thi ngay lập tức. Ví dụ: thông tin dưới dạng text, audio, images và video có thể được người dân tại khu vực bị ảnh hưởng đăng tải lên mạng xã hội. Việc quản lý và xử lý thủ công tất cả thông tin này không hề dễ dàng, đặc biệt là khi mỗi giây đều rất quan trọng. Các công cụ như nền tảng AIDR (Phản ứng kỹ thuật số bằng trí tuệ nhân tạo) có thể được sử dụng để giảm độ trễ phản hồi bằng cách tự động xử lý các bài đăng trên mạng xã hội. Nền tảng này phân tích văn bản và hình ảnh từ các bài đăng (hoặc các nền tảng mạng xã hội khác) để thu thập thông tin nhân đạo có liên quan. Các tổ chức ứng phó thiên tai có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực được trích xuất để định hướng hành động và cải thiện hiệu quả công tác của họ.

Các đổi mới AI cũng có thể hỗ trợ các đội cứu hộ trực tiếp từ tiền tuyến. Các Computer vision models như Ultralytics YOLOv8 có thể giúp đánh giá thiệt hại gây ra cho khu vực bị ảnh hưởng bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh và các phương pháp như semantic segmentation, phân loại từng pixel trong một hình ảnh thành các danh mục cụ thể. Ví dụ, trong hậu quả của trận động đất ở Thổ Nhĩ Kỳ, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã sử dụng semantic segmentation và satellite imagery để xác định và phân loại mức độ nghiêm trọng của infrastructure và building damage tại các khu vực thảm họa với tốc độ nhanh hơn nhiều so với các phương pháp detection truyền thống. Sử dụng các phương pháp như vậy, họ đã đẩy nhanh quy trình xuống còn hàng giờ hoặc hàng phút, và trung tâm điều khiển cùng các đội cứu hộ đã có thể phản ứng nhanh hơn tại các khu vực bị ảnh hưởng để phục hồi.

Hình 4. Đánh giá thiệt hại bằng semantic segmentation.

Link to this sectionAI cho phục hồi sau thảm họa thiên nhiên bằng cách cung cấp hỗ trợ sức khỏe tâm thần#

Giai đoạn phục hồi sau một thảm họa thiên nhiên nhằm mục đích tái thiết cộng đồng và làm cho họ trở nên mạnh mẽ hơn. Một trong những cách tốt nhất để làm điều đó là cung cấp hỗ trợ health tâm thần cho người dân ở các khu vực bị ảnh hưởng. Những người sống sót có thể phải chịu đựng các vấn đề sức khỏe tâm thần như Rối loạn căng thẳng sau sang chấn (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 cách sử dụng chatbot AI.

Hình 5. Chatbot AI để giúp đỡ bệnh nhân bị PTSD.

AI cũng có thể hỗ trợ health research và hỗ trợ tâm lý. Các hệ thống AI có thể được sử dụng để dự đoán các vấn đề sức khỏe tâm thần bằng cách phân tích electronic health records với độ chính xác tương đương các chuyên gia con người. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng AI to analyze social media data and gauge stress levels in young adults sau khi trải qua sang chấn. Theo các nghiên cứu của họ, kỹ thuật tương tự cũng có thể được áp dụng để hiểu tác động sức khỏe tâm thần của climate crises và thảm họa thiên nhiên, cả trong ngắn hạn và dài hạn.

Link to this sectionƯu và nhược điểm của việc sử dụng AI trong quản lý thảm họa#

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về cách AI có thể ảnh hưởng đến tất cả các quy trình khác nhau của quản lý thảm họa thiên nhiên, hãy cùng khám phá một số ưu và nhược điểm liên quan. Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng AI để quản lý thảm họa:

• 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 phản ứng thảm họa, giảm thiểu sự chậm trễ và kém hiệu quả.

• Tự động hóa các tác vụ: AI có thể automate repetitive tasks, chẳng hạn như nhập liệu và phân tích dữ liệu, giải phóng nguồn nhân lực cho các hoạt động quan trọng hơn trong một thảm họa thiên nhiên khi mọi giây trôi qua đều mang tính quyết định.

• Thích ứng với biến đổi khí hậu dài hạn: AI có thể giúp xác định và đánh giá các 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, vẫn có những hạn chế liên quan đến AI trong quản lý thảm họa thiên nhiên cần lưu ý. Dưới đây là một số thách thức chính của AI trong quản lý thảm họa thiên nhiên:

• Chi phí thực hiện cao: Việc phát triển và triển khai các hệ thống AI để quản lý thảm họa có thể tốn kém, vì nó thường liên quan đến các khoản investments in hardware đáng kể, phần mềm và chuyên môn AI.

• Lo ngại về bảo mật dữ liệu: Các hệ thống AI sử dụng dữ liệu vệ tinh địa không gian, dữ liệu liên lạc trên mạng xã hội và đường dây nóng, và nhiều nguồn khác để đánh giá thiệt hại và track con người trong một thảm họa. Điều này làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư về việc sử dụng thông tin cá nhân không có sự đồng ý và khả năng giám sát.

• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Các predictions của một AI model chỉ có thể tốt bằng quality and quantity of data mà nó được huấn luyện. Nếu các AI models được huấn luyện bằng dữ liệu không chính xác, điều đó có thể dẫn đến kết quả kém hiệu quả hơn, đặc biệt là trong các tình huống quan trọng.

Link to this sectionSuy nghĩ cuối cùng về AI trong quản lý thảm họa thiên nhiên#

Chúng ta đã khám phá cách AI có thể giúp cứu mạng sống con người khỏi một thảm họa thiên nhiên. Nó giúp chúng ta dự đoán, chuẩn bị, phản ứng và phục hồi sau chúng một cách hiệu quả hơn. Các công cụ AI có thể dự đoán động đất, theo dõi bão và cải thiện các nỗ lực phản ứng 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, nó cũng có một số thách thức. Những thách thức này bao gồm chi phí cao, lo ngại về bảo mật 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 thiên nhiên.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập GitHub repository của chúng tôi, và tham gia cùng cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong manufacturing và agriculture trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀