Scopri il ruolo dell'intelligenza artificiale nella gestione delle catastrofi naturali, dalla previsione dei disastri all'assistenza negli sforzi di recupero. Scopri come l'IA può essere utilizzata per salvare vite umane.
Uragani, terremoti, incendi e alluvioni fanno parte della natura. Tuttavia, negli ultimi anni abbiamo assistito a un aumento di questi disastri naturali. Molti hanno perso la casa, i mezzi di sostentamento e la vita a causa di disastri naturali sempre più gravi e frequenti. Il numero di disastri legati al clima è triplicato negli ultimi 30 anni. Secondo i rapporti delle Nazioni Unite, adattarsi e far fronte a questi disastri costerà ai Paesi in via di sviluppo una cifra stimata tra i 140 e i 300 miliardi di dollari all'anno entro il 2030.
Tuttavia, grazie ai recenti progressi della tecnologia come l'IA, la gestione dei disastri naturali sta diventando più snella, migliorando tutto, dalla previsione dei disastri all'assistenza negli sforzi di recupero. In questo articolo ci addentreremo nella gestione dei disastri naturali, esploreremo come l'IA migliora ogni fase del processo e le applicazioni dell'IA che ci tengono al sicuro.
I sistemi di previsione e rilevamento precoce dei disastri dell'intelligenza artificiale possono aiutare a ridurre i danni causati dalle catastrofi naturali. Grazie a questi sistemi, i residenti locali e i primi soccorritori possono essere avvisati in anticipo per mitigare gli effetti del disastro. Gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di vagliare vaste quantità di dati e di fare previsioni accurate per anticipare disastri naturali come uragani e incendi prima che si verifichino.
Le tecniche di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e la visione computerizzata utilizzano reti neurali profonde, che vengono impiegate per analizzare vasti set di dati provenienti da vari tipi di fonti, come immagini satellitari, dati meteorologici e registrazioni storiche. Queste reti contengono neuroni artificiali interconnessi in grado di identificare schemi e anomalie che portano a un potenziale disastro. Elaborando e analizzando l'enorme quantità di dati raccolti con strumenti come l'analisi dei big data, è possibile addestrare modelli di intelligenza artificiale per fornire sistemi di allerta precoce e contribuire a ridurre l'impatto dei disastri naturali.
Ad esempio, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere le scosse di assestamento dei terremoti elaborando i dati sismici. Google e Harvard hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che ha analizzato i dati di 131.000 terremoti e scosse di assestamento. Quando è stato testato su 30.000 eventi sismici, questo sistema di intelligenza artificiale ha mostrato una maggiore accuratezza nel prevedere la posizione delle scosse di assestamento rispetto ai metodi tradizionali. Nell'esempio di previsione delle scosse di assestamento mostrato di seguito, le regioni in cui si prevedono scosse di assestamento sono contrassegnate dal colore rosso. I punti neri sono le posizioni delle scosse di assestamento osservate e la linea gialla mostra le faglie che si sono rotte durante la scossa principale.
Una volta previsto un disastro, il passo successivo nella gestione delle catastrofi naturali è la preparazione. Le perdite umane ed economiche possono essere evitate grazie a sistemi di intelligenza artificiale che forniscono informazioni tempestive e accurate sui rischi legati a un disastro. Queste informazioni aiutano le autorità ad essere pronte per le emergenze e ad agire rapidamente per salvare vite umane. Ad esempio, gli agricoltori, i pescatori e i forestali sono alcune delle comunità più a rischio quando si tratta di catastrofi naturali e le soluzioni di IA possono aiutare queste comunità a evitare perdite.
Le soluzioni di computer vision e di analisi delle immagini possono anche aiutare a monitorare e seguire i modelli meteorologici elaborando le immagini satellitari in tempo reale. Monitorando il percorso di tali disastri (come i cicloni), le aree che potrebbero essere colpite possono essere meglio preparate ad affrontarli. Ad esempio, la NASA ha utilizzato il cloud computing e le tecniche di deep learning sulle foto satellitari per tracciare uragani come Harvey e Florence. Il loro sistema ha superato di sei volte i metodi standard, consentendo di tracciare l'uragano ogni ora anziché ogni sei ore come avviene con i metodi tradizionali.
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Un'altra importante applicazione dell'intelligenza artificiale nella gestione dei disastri naturali è l'assistenza alle squadre di soccorso. I sistemi di intelligenza artificiale possono fornire alle squadre di soccorso dati preziosi in tempo reale, come la valutazione dei danni e la localizzazione delle persone in difficoltà, aiutandole ad allocare le risorse di soccorso in modo più efficiente. Possono anche contribuire ad accelerare la consegna degli aiuti alle persone nelle aree colpite e a migliorare le decisioni e le azioni dei soccorritori in prima linea.
Ad esempio, durante qualsiasi disastro naturale, le linee telefoniche di emergenza (come il 911) vengono inondate di chiamate di soccorso. Le squadre di soccorso potrebbero perdere dettagli importanti se tutte le chiamate vengono inoltrate a operatori umani. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per gestire volumi elevati di chiamate e messaggi in tempi record e per svolgere molteplici funzioni grazie a funzioni come il speech-to-text e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Queste funzioni possono estrarre il contesto di ogni chiamata di emergenza per ottenere informazioni precise sulla natura dell'emergenza e sulla posizione del chiamante.
Queste informazioni riducono i tempi di chiamata e accelerano la risposta alle emergenze. Lo stesso sistema può essere applicato alle piattaforme dei social media con l'aiuto di strumenti di intelligenza artificiale come la computer vision e l'NLP.
In che modo le piattaforme dei social media possono aiutare nella risposta ai disastri naturali? Durante una catastrofe naturale, le piattaforme dei social media possono contenere informazioni cruciali che possono essere utilizzate nelle fasi immediatamente successive. Ad esempio, le persone che si trovano nell'area colpita possono pubblicare sui social media informazioni testuali, audio, immagini e video. Gestire ed elaborare manualmente tutte queste informazioni non è facile, soprattutto quando ogni secondo è fondamentale. Strumenti come la piattaforma AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) possono essere utilizzati per ridurre i ritardi di risposta elaborando automaticamente i post sui social media. La piattaforma analizza il testo e le immagini dei tweet (o di altre piattaforme di social media) per ottenere informazioni umanitarie rilevanti. Le organizzazioni che intervengono in caso di calamità possono utilizzare i dati estratti in tempo reale per informare le loro azioni e migliorare l'efficienza dei loro sforzi.
Le innovazioni dell'intelligenza artificiale possono anche aiutare le squadre di soccorso direttamente dalla prima linea. Modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 possono aiutare a valutare i danni subiti dall'area colpita utilizzando immagini satellitari e metodi come la segmentazione semantica, che classifica ogni pixel di un'immagine in categorie specifiche. Ad esempio, durante le conseguenze del terremoto in Turchia, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti ha utilizzato la segmentazione semantica e le immagini satellitari per identificare e classificare la gravità dei danni alle infrastrutture e agli edifici nelle aree disastrate a una velocità molto superiore rispetto ai metodi di rilevamento tradizionali. Grazie a questi metodi, il processo è stato accelerato a ore o minuti e il centro di controllo e le squadre di soccorso sono stati in grado di intervenire più rapidamente nelle aree colpite per il recupero.
La fase di recupero dopo un disastro naturale mira a ricostruire le comunità e a renderle più forti. Uno dei modi migliori per farlo è fornire supporto alla salute mentale delle persone che vivono nelle aree colpite. I sopravvissuti possono soffrire di problemi di salute mentale come il Disturbo Post-Traumatico da Stress (PTSD) dopo un disastro del genere. Il tasso di PTSD dopo un disastro può raggiungere il 40%. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per aiutare le persone colpite. Ad esempio, Omdena è un'azienda che fornisce assistenza per la salute mentale utilizzando chatbot AI.
L'intelligenza artificiale può anche aiutare nella ricerca e nel supporto alla salute mentale. I sistemi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per prevedere i problemi di salute mentale analizzando le cartelle cliniche elettroniche con la stessa precisione degli esperti umani. Ad esempio, i ricercatori hanno utilizzato l 'IA per analizzare i dati dei social media e valutare i livelli di stress nei giovani adulti dopo aver subito un trauma. Secondo i loro studi, la stessa tecnica potrebbe essere applicata anche per comprendere l'impatto sulla salute mentale delle crisi climatiche e dei disastri naturali, sia a breve che a lungo termine.
Ora che abbiamo discusso di come l'IA possa influenzare tutti i diversi processi di gestione delle catastrofi naturali, esploriamo alcuni dei pro e dei contro che ne derivano. Ecco alcuni dei vantaggi dell'utilizzo dell'IA per la gestione dei disastri:
Nonostante i numerosi vantaggi, ci sono anche dei limiti legati all'IA nella gestione dei disastri naturali da tenere a mente. Ecco alcune delle principali sfide dell'IA nella gestione dei disastri naturali:
Abbiamo esplorato il modo in cui l'intelligenza artificiale può aiutare a salvare le vite delle persone da un disastro naturale. Ci aiuta a prevedere, preparare, rispondere e recuperare in modo più efficace. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono prevedere i terremoti, tracciare gli uragani e migliorare la risposta ai disastri e gli sforzi di recupero. In questo modo aiutano a minimizzare l'impatto dei disastri sulle persone e sulle infrastrutture. Se da un lato l'IA offre molti vantaggi, come risposte più rapide e un migliore coordinamento, dall'altro presenta alcune sfide. Tra queste, i costi elevati, i problemi di privacy e la necessità di dati accurati. Se affrontiamo e teniamo conto di queste sfide, possiamo massimizzare l'impatto dell'IA nella gestione efficace dei disastri naturali.
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