تعرّف على دور الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية، بدءاً من التنبؤ بالكوارث إلى المساعدة في جهود التعافي. اكتشف كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنقاذ الأرواح.
الأعاصير والزلازل وحرائق الغابات والفيضانات كلها جزء من الطبيعة. ومع ذلك، شهدنا في السنوات الأخيرة زيادة في حدوث مثل هذه الكوارث الطبيعية. فقد فقد الكثيرون منازلهم ومصادر رزقهم وحياتهم بسبب الكوارث الطبيعية المتزايدة الشدة والتكرار. وقد تضاعف عدد الكوارث المرتبطة بالمناخ ثلاث مرات في السنوات الثلاثين الماضية. ووفقًا لتقارير الأمم المتحدة، سيكلف التكيف مع هذه الكوارث والتكيف معها البلدان النامية ما يقدر بـ 140-300 مليار دولار سنويًا بحلول عام 2030.
ومع ذلك، وبفضل التطورات الحديثة في مجال التكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي، أصبحت إدارة الكوارث الطبيعية أكثر بساطة، مما يحسن كل شيء بدءاً من التنبؤ بالكوارث إلى المساعدة في جهود التعافي. في هذه المقالة، سنتعمق في هذه المقالة في إدارة الكوارث الطبيعية، ونستكشف كيف يحسّن الذكاء الاصطناعي كل خطوة من خطوات العملية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحافظ على سلامتنا.
يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالكوارث والكشف المبكر عن الكوارث في تقليل الأضرار الناجمة عن الكوارث الطبيعية. باستخدام هذه الأنظمة، يمكن تحذير السكان المحليين وأول المستجيبين في وقت مبكر للتخفيف من آثار الكارثة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي غربلة كميات هائلة من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة لتوقع الكوارث الطبيعية مثل الأعاصير وحرائق الغابات قبل وقوعها.
تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية، الشبكات العصبية العميقة التي تُستخدم لتحليل مجموعات بيانات ضخمة من أنواع مختلفة من المصادر، مثل صور الأقمار الصناعية وبيانات الطقس والسجلات التاريخية. وتحتوي هذه الشبكات على خلايا عصبية اصطناعية مترابطة يمكنها تحديد الأنماط والحالات الشاذة التي تؤدي إلى كارثة محتملة. ومن خلال معالجة وتحليل الكمية الهائلة من البيانات المجمعة باستخدام أدوات مثل تحليلات البيانات الضخمة، يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على توفير أنظمة إنذار مبكر والمساعدة في الحد من آثار الكوارث الطبيعية.
على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالهزات الأرضية الارتدادية للزلازل من خلال معالجة البيانات الزلزالية. Google وهارفارد طورت نظام ذكاء اصطناعي قام بتحليل بيانات 131,000 زلزال وهزة ارتدادية. عند اختباره على 30,000 حدث زلزالي، أظهر نظام الذكاء الاصطناعي هذا دقة أكبر في التنبؤ بمواقع الهزات الارتدادية مقارنة بالطرق التقليدية. في مثال التنبؤ بالهزات الارتدادية الموضح أدناه، تم تمييز المناطق المتوقع أن تتعرض لهزات ارتدادية باللون الأحمر. أما النقاط السوداء فهي مواقع الهزات الارتدادية المرصودة، والخط الأصفر يُظهر الصدوع التي انفجرت أثناء الهزة الرئيسية.
بمجرد التنبؤ بالكارثة، فإن الخطوة التالية في إدارة الكوارث الطبيعية هي الاستعداد لها. يمكن منع الخسائر البشرية والاقتصادية من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي التي توفر معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب حول المخاطر التي تنطوي عليها الكارثة. تساعد هذه الرؤى السلطات على الاستعداد لحالات الطوارئ والتصرف بسرعة لإنقاذ الأرواح. على سبيل المثال، يعد المزارعون وصيادو الأسماك والغابات من أكثر المجتمعات تعرضًا للخطر عندما يتعلق الأمر بالكوارث الطبيعية، ويمكن أن تساعد حلول الذكاء الاصطناعي هذه المجتمعات على تجنب الخسائر.
يمكن أن تساعد حلول الرؤية الحاسوبية وتحليلات الصور أيضاً في رصد أنماط الطقس وتتبعها من خلال معالجة صور الأقمار الصناعية في الوقت الحقيقي. ومن خلال رصد مسار مثل هذه الكوارث (مثل الأعاصير)، يمكن للمناطق التي قد تتأثر بها أن تكون مستعدة بشكل أفضل لمواجهتها. على سبيل المثال، استخدمت وكالة ناسا الحوسبة السحابية وتقنيات التعلم العميق على صور الأقمار الصناعية لتتبع الأعاصير مثل هارفي وفلورنس. وقد تفوق أداء نظامهم على الأساليب القياسية بستة أضعاف، مما سمح بتتبع الإعصار كل ساعة بدلاً من كل ست ساعات كما هو الحال مع الأساليب التقليدية.
.png)
من التطبيقات المهمة الأخرى للذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية مساعدة فرق الاستجابة. حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن توفر بيانات قيمة في الوقت الحقيقي، مثل تقييم الأضرار وتتبع مواقع الأشخاص المنكوبين، لفرق الاستجابة للكوارث، مما يساعدهم على تخصيص موارد الإغاثة بشكل أكثر كفاءة. ويمكنها أيضاً المساعدة في تسريع إيصال المساعدات إلى الأشخاص في المناطق المتضررة وتحسين قرارات وإجراءات العاملين في مجال الإغاثة في الخطوط الأمامية.
على سبيل المثال، خلال أي كارثة طبيعية، تمتلئ خطوط المساعدة في حالات الطوارئ (مثل 911) بمكالمات الاستغاثة. قد تفوت فرق الاستجابة تفاصيل مهمة إذا تم توجيه جميع المكالمات إلى المشغلين البشريين. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة كميات كبيرة من المكالمات والرسائل في وقت قياسي وأداء وظائف متعددة باستخدام ميزات مثل تحويل الكلام إلى نص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). يمكن لهذه الميزات استخراج السياق وراء كل مكالمة طوارئ للحصول على معلومات دقيقة عن الطبيعة الدقيقة لحالة الطوارئ وموقع المتصل.
تعمل هذه الرؤى على تقليل أوقات المكالمات وتسريع الاستجابة للطوارئ. يمكن تطبيق النظام نفسه على منصات التواصل الاجتماعي بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية والبرمجة اللغوية العصبية.
كيف يمكن لمنصات التواصل الاجتماعي المساعدة في الاستجابة للكوارث الطبيعية؟ خلال الكوارث الطبيعية، يمكن أن تحتوي منصات وسائل التواصل الاجتماعي على معلومات مهمة يمكن اتخاذ إجراءات في أعقاب الكوارث الطبيعية. على سبيل المثال، يمكن نشر المعلومات النصية والصوتية والصور ومقاطع الفيديو على وسائل التواصل الاجتماعي من قبل الأشخاص في المنطقة المتضررة. ليس من السهل إدارة كل هذه المعلومات ومعالجتها يدوياً، خاصةً عندما تكون كل ثانية حاسمة. يمكن استخدام أدوات مثل منصة AIDR (منصة الاستجابة الرقمية للذكاء الاصطناعي) لتقليل التأخير في الاستجابة من خلال معالجة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي تلقائياً. تقوم المنصة بتحليل النصوص والصور من التغريدات (أو منصات التواصل الاجتماعي الأخرى) للحصول على المعلومات الإنسانية ذات الصلة. يمكن لمنظمات الاستجابة للكوارث استخدام البيانات المستخرجة في الوقت الحقيقي لإثراء إجراءاتها وتحسين كفاءة جهودها.
يمكن أن تساعد ابتكارات الذكاء الاصطناعي أيضاً فرق الإنقاذ مباشرة من الخطوط الأمامية. يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 يمكن أن تساعد في تقييم الأضرار التي لحقت بالمنطقة المتضررة باستخدام صور الأقمار الصناعية وأساليب مثل التجزئة الدلالية، والتي تصنف كل بكسل في الصورة إلى فئات محددة. على سبيل المثال، خلال أعقاب الزلزال الذي ضرب تركيا، استخدمت وزارة الدفاع الأمريكية أثناء آثار الزلزال في تركيا، التجزئة الدلالية وصور الأقمار الصناعية لتحديد وتصنيف شدة الأضرار التي لحقت بالبنية التحتية والمباني في مناطق الكوارث بمعدل أسرع بكثير من طرق الكشف التقليدية. وباستخدام مثل هذه الأساليب، تم تسريع العملية إلى ساعات أو دقائق، وتمكن مركز التحكم وفرق الإنقاذ من الاستجابة بشكل أسرع في المناطق المتضررة من أجل التعافي.
تهدف مرحلة التعافي بعد وقوع كارثة طبيعية إلى إعادة بناء المجتمعات وجعلها أقوى. ومن أفضل الطرق للقيام بذلك هو توفير الدعم في مجال الصحة النفسية للأشخاص في المناطق المتضررة. قد يعاني الناجون من مشاكل الصحة النفسية مثل اضطراب ما بعد الصدمة (PTSD) بعد هذه الكارثة. يمكن أن تصل معدلات الإصابة باضطراب ما بعد الصدمة بعد الكارثة إلى 40%. يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأفراد المتضررين. على سبيل المثال، شركة أومدينا هي شركة تقدم الدعم في مجال الصحة النفسية باستخدام روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في أبحاث الصحة النفسية ودعمها. يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمشكلات الصحة النفسية من خلال تحليل السجلات الصحية الإلكترونية بنفس دقة الخبراء البشريين. على سبيل المثال، استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي وقياس مستويات التوتر لدى الشباب البالغين بعد تعرضهم لصدمات نفسية. ووفقًا لدراساتهم، يمكن أيضًا تطبيق نفس التقنية لفهم تأثير الأزمات المناخية والكوارث الطبيعية على الصحة النفسية على المدى القصير والطويل.
والآن بعد أن ناقشنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على جميع العمليات المختلفة لإدارة الكوارث الطبيعية، دعنا نستكشف بعض الإيجابيات والسلبيات التي ينطوي عليها الأمر. فيما يلي بعض مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة الكوارث:
على الرغم من الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية، إلا أن هناك أيضًا قيودًا تتعلق بالذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية يجب وضعها في الاعتبار. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية:
لقد استكشفنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في إنقاذ حياة الناس من الكوارث الطبيعية. فهو يساعدنا على التنبؤ والاستعداد والاستجابة والتعافي منها بشكل أكثر فعالية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل وتتبع الأعاصير وتحسين جهود الاستجابة للكوارث والتعافي منها. يساعد ذلك في تقليل تأثير الكوارث على الأشخاص والبنية التحتية على حد سواء. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي له العديد من الفوائد، مثل الاستجابة الأسرع والتنسيق الأفضل، إلا أنه يواجه بعض التحديات أيضاً. وتشمل هذه التحديات ارتفاع التكاليف والمخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات والحاجة إلى بيانات دقيقة. عندما نتعامل مع هذه التحديات ونأخذها في الحسبان، يمكننا زيادة تأثير الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية بفعالية.
لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀
