自然灾害管理中的人工智能

飓风、地震、野火和洪水都是自然的一部分。 然而，近年来，我们目睹了此类自然灾害的发生率有所增加。 许多人因日益严重和频繁的自然灾害而失去了家园、生计和生命。 在过去的 30 年里，与气候相关的灾害数量增加了两倍。 联合国报告称，到 2030 年，发展中国家每年需要花费约 1400 亿至 3000 亿美元用于适应和应对这些灾害。 

然而，由于人工智能等技术的最新进展，自然灾害管理正变得更加精简，从而改善了从预测灾害到协助恢复工作的一切。在本文中，我们将深入探讨自然灾害管理，探讨人工智能如何改善流程的每个步骤，以及人工智能在保护我们安全方面的应用。

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在灾害预测中使用 AI 进行主动风险管理

人工智能灾害预测和早期检测系统可以帮助减少自然灾害造成的损失。使用这些系统，可以及早警告当地居民和急救人员，以减轻灾害的影响。人工智能工具可以筛选大量数据并进行准确的预测，以便在飓风和野火等自然灾害发生之前预测到它们。

诸如机器学习和计算机视觉等人工智能技术使用深度神经网络，这些网络用于分析来自各种类型来源（如卫星图像、天气数据和历史记录）的海量数据集。这些网络包含相互连接的人工神经元，可以识别可能导致潜在灾难的模式和异常。通过使用大数据分析等工具处理和分析大量收集的数据，可以训练人工智能模型以提供早期预警系统，并帮助减少自然灾害的影响。

例如，人工智能可以通过处理地震数据来预测地震余震。谷歌和哈佛大学开发了一种人工智能系统，该系统分析了来自 131,000 次地震和余震的数据。当在 30,000 次地震事件中进行测试时，与传统方法相比，该人工智能系统在预测余震位置方面表现出更高的准确性。在下面显示的余震预测示例中，预计会发生余震的区域用红色标记。黑点是观测到的余震位置，黄线显示了主震期间破裂的断层。

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用于灾难准备的人工智能系统

一旦预测到灾难，自然灾害管理的下一步就是做好准备。人工智能系统可以提供关于灾难风险的及时和准确的信息，从而避免人员和经济损失。这些见解有助于当局为紧急情况做好准备，并迅速采取行动以拯救生命。例如，农民、渔民和 林务员 是一些在自然灾害面前最危险的社区，而 人工智能解决方案 可以帮助这些社区避免损失。 

计算机视觉和图像分析解决方案还可以通过实时处理卫星图像来帮助监测和跟踪天气模式。通过监测此类灾害（如飓风）的路径，可以更好地准备好应对可能受影响的地区。例如，美国宇航局 (NASA) 在卫星照片上使用了云计算和深度学习技术来跟踪像哈维和佛罗伦萨这样的飓风。他们的系统性能优于标准方法六倍，从而可以每小时跟踪一次飓风，而传统方法是每六小时一次。

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灾害响应中的人工智能：增强救援队的实时数据

人工智能在自然灾害管理中的另一个重要应用是协助响应团队。人工智能系统可以为灾害响应团队提供有价值的实时数据，例如损害评估和跟踪遇险人员的位置，帮助他们更有效地分配救援资源。它们还可以帮助加快向受灾地区的人们运送援助物资，并改善一线救援人员的决策和行动。

例如，在任何自然灾害期间，紧急求助热线（如 911）都会涌入大量求助电话。如果所有电话都转接到人工接线员，响应团队可能会遗漏重要细节。AI 可以用来在创纪录的时间内管理大量电话和消息，并使用 语音转文本 和 自然语言处理 (NLP) 等功能执行多项功能。这些功能可以提取每个紧急呼叫背后的上下文，以获取关于紧急事件的确切性质和呼叫者位置的准确信息。

这些见解减少了通话时间和加快了紧急响应。在 AI 工具（如计算机视觉和NLP）的帮助下，同一系统可以应用于社交媒体平台。

社交媒体平台如何在自然灾害响应中发挥作用？在自然灾害期间，社交媒体平台可能包含灾后立即采取行动的关键信息。例如，受灾地区的人们可以在社交媒体上发布文本、音频、图像和视频信息。手动管理和处理所有这些信息并非易事，尤其是在分秒必争的情况下。诸如 AIDR（人工智能数字响应）平台之类的工具可用于通过自动处理社交媒体帖子来减少响应延迟。该平台分析来自 推文（或其他社交媒体平台）的文本和图像，以获取相关的人道主义信息。灾害响应组织可以使用提取的实时数据来指导其行动并提高工作效率。

人工智能创新还可以直接在前线协助救援队。诸如 Ultralytics YOLOv8 之类的计算机视觉模型可以通过使用卫星图像和诸如语义分割之类的方法（将图像中的每个像素分类为特定类别）来帮助评估受影响区域的损失。例如，在土耳其地震之后，美国国防部使用语义分割和卫星图像来识别和分类灾区基础设施和建筑物损坏的严重程度，其速度比传统的检测方法快得多。使用这种方法，他们将流程加速到几小时或几分钟，控制中心和救援队能够更快地在受影响地区做出响应以进行恢复。

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人工智能通过提供心理健康支持来帮助自然灾害恢复

自然灾害后的恢复阶段旨在重建社区并使其更加强大。最好的方法之一是为受灾地区的人们提供心理健康支持。幸存者可能在灾难后遭受创伤后应激障碍 (PTSD) 等心理健康问题。灾难后 PTSD 的发生率可能高达 40%。人工智能工具可用于帮助受影响的个人。例如，Omdena 是一家使用 AI 聊天机器人提供心理健康支持的公司。

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人工智能还可以协助进行心理健康研究和支持。人工智能系统可以通过分析电子健康记录来预测心理健康问题，其准确性与人类专家相同。例如，研究人员使用人工智能来分析社交媒体数据，并评估年轻人遭受创伤后的压力水平。根据他们的研究，同样的技术也可以应用于了解气候危机和自然灾害对心理健康的影响，包括短期和长期影响。

在灾难管理中使用人工智能的优缺点

既然我们已经讨论了人工智能如何影响自然灾害管理的各种流程，现在让我们探讨其中涉及的一些优点和缺点。以下是使用人工智能进行灾害管理的一些优势：

• 改善协调：AI 系统可用于改善参与灾害响应的不同机构和组织之间的协调，从而减少延误和效率低下。

• 自动化任务：人工智能可以自动化重复性任务，例如数据录入和分析，从而在自然灾害期间释放人力资源以进行更关键的活动，因为每一秒都至关重要。

• 长期气候变化适应: 人工智能可以帮助识别和评估气候变化的影响，从而使全球社区能够制定长期适应战略。

尽管人工智能在自然灾害管理中有很多优点，但也存在一些局限性，需要注意。以下是人工智能在自然灾害管理中的一些主要挑战：

• 高实施成本：为灾害管理开发和实施人工智能系统可能非常昂贵，因为它通常涉及对硬件、软件和人工智能专业知识的大量投资。

• 数据隐私问题: AI 系统使用地理空间卫星数据、社交媒体和求助热线通信数据等多种来源来评估损失和追踪灾害期间的人员。 这引发了关于未经同意使用个人信息和潜在监视的隐私问题。

• 依赖数据质量：AI 模型的预测的质量取决于它所训练的数据的质量和数量。如果AI 模型使用不准确的数据进行训练，则可能导致效果不佳，尤其是在关键情况下。

关于人工智能在自然灾害管理中的应用的最终思考

我们探讨了 AI 如何帮助人们在自然灾害中拯救生命。它可以帮助我们更有效地预测、准备、响应和从灾害中恢复。AI 工具可以预测地震、跟踪飓风，并改进灾害响应和恢复工作。这样做有助于最大限度地减少灾害对人类和基础设施的影响。虽然 AI 有很多好处，例如更快的响应速度和更好的协调，但它也面临一些挑战。这些挑战包括高成本、数据隐私问题以及对准确数据的需求。当我们解决并考虑到这些挑战时，我们可以最大限度地发挥 AI 在有效管理自然灾害方面的作用。

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