Узнай о роли ИИ в борьбе со стихийными бедствиями: от предсказания катастроф до помощи в восстановлении. Изучи, как можно использовать ИИ для спасения жизней.
Ураганы, землетрясения, лесные пожары и наводнения - все это часть природы. Однако в последние годы мы наблюдаем рост числа таких стихийных бедствий. Многие потеряли свои дома, средства к существованию и жизни из-за все более сильных и частых природных катаклизмов. За последние 30 лет количество катастроф, связанных с климатом, увеличилось в три раза. Согласно отчетам ООН, адаптация к этим бедствиям и борьба с ними будет стоить развивающимся странам примерно 140-300 миллиардов долларов ежегодно к 2030 году.
Однако благодаря недавним достижениям в области технологий, таких как ИИ, борьба со стихийными бедствиями становится все более упорядоченной, улучшая все - от предсказания катастроф до помощи в восстановлении. В этой статье мы глубоко погрузимся в управление стихийными бедствиями, изучим, как ИИ улучшает каждый этап этого процесса, а также приложения ИИ, которые обеспечивают нашу безопасность.
Системы прогнозирования и раннего обнаружения катастроф на основе ИИ могут помочь уменьшить ущерб, наносимый стихийными бедствиями. Используя эти системы, можно заблаговременно предупредить местных жителей и службы первого реагирования, чтобы смягчить последствия катастрофы. Инструменты ИИ могут просеивать огромные объемы данных и делать точные прогнозы, чтобы предвидеть такие стихийные бедствия, как ураганы и лесные пожары, еще до того, как они произойдут.
Такие методы ИИ, как машинное обучение и компьютерное зрение, используют глубокие нейронные сети, которые применяются для анализа огромных массивов данных из различных типов источников, таких как спутниковые снимки, погодные данные и исторические записи. Эти сети содержат взаимосвязанные искусственные нейроны, способные выявлять закономерности и аномалии, которые ведут к потенциальной катастрофе. Обрабатывая и анализируя огромное количество собранных данных с помощью таких инструментов, как аналитика больших данных, можно обучить модели ИИ, чтобы они обеспечивали системы раннего предупреждения и помогали уменьшить последствия стихийных бедствий.
Например, ИИ можно использовать для предсказания афтершоков землетрясений, обрабатывая сейсмические данные. Google и Гарвард разработали систему ИИ, которая анализировала данные о 131 000 землетрясений и афтершоков. При тестировании на 30 000 землетрясений эта система ИИ показала большую точность в предсказании местоположения афтершоков по сравнению с традиционными методами. В примере прогноза афтершоков, показанном ниже, красным цветом отмечены регионы, в которых прогнозируются афтершоки. Черные точки - это места наблюдаемых афтершоков, а желтая линия показывает разломы, которые разорвались во время главного толчка.
Как только катастрофа предсказана, следующим шагом в борьбе со стихийными бедствиями становится подготовка к ней. Человеческие и экономические потери можно предотвратить с помощью систем искусственного интеллекта, которые предоставляют своевременную и точную информацию о рисках, связанных с катастрофой. Эти сведения помогают властям быть готовыми к чрезвычайным ситуациям и действовать быстро, чтобы спасти жизни людей. Например, фермеры, рыбаки и лесники - одни из самых рискованных сообществ, когда речь идет о стихийных бедствиях, и ИИ-решения могут помочь этим сообществам избежать потерь.
Решения в области компьютерного зрения и анализа изображений также могут помочь в мониторинге и отслеживании погодных условий, обрабатывая спутниковые снимки в режиме реального времени. Отслеживая путь таких стихийных бедствий (например, циклонов), можно лучше подготовить к ним районы, которые могут пострадать. Например, НАСА использовало облачные вычисления и методы глубокого обучения на спутниковых фотографиях для отслеживания ураганов вроде "Харви" и "Флоренс". Их система превзошла стандартные методы в шесть раз, позволив отслеживать ураган каждый час, а не каждые шесть часов, как при использовании традиционных методов.
.png)
Еще одно важное применение ИИ в борьбе со стихийными бедствиями - помощь командам по ликвидации последствий. Системы ИИ могут предоставлять ценные данные в режиме реального времени, такие как оценка ущерба и отслеживание местоположения людей, попавших в беду, командам по ликвидации последствий стихийных бедствий, помогая им более эффективно распределять ресурсы для оказания помощи. Кроме того, они могут помочь ускорить доставку помощи людям в пострадавших районах и улучшить решения и действия сотрудников, находящихся на переднем крае ликвидации последствий.
Например, во время любого стихийного бедствия телефоны экстренной помощи (например, 911) завалены звонками о помощи. Группы реагирования могут упустить важные детали, если все звонки будут переадресованы операторам-людям. ИИ можно использовать для обработки большого количества звонков и сообщений в рекордные сроки и выполнения множества функций, используя такие возможности, как преобразование речи в текст и обработка естественного языка (NLP). Такие функции могут извлекать контекст каждого экстренного вызова, чтобы получить точную информацию о характере чрезвычайной ситуации и местонахождении звонящего.
Эти знания позволяют сократить время звонков и ускорить реагирование на чрезвычайные ситуации. Такую же систему можно применить и к платформам социальных сетей с помощью таких инструментов ИИ, как компьютерное зрение и NLP.
Как социальные медиаплатформы могут помочь в ликвидации последствий стихийных бедствий? Во время стихийного бедствия социальные медиаплатформы могут содержать важнейшую информацию, пригодную к действию сразу после него. Например, текстовая, аудио-, графическая и видеоинформация может быть размещена в социальных сетях людьми, находящимися в пострадавшем районе. Вручную управлять и обрабатывать всю эту информацию нелегко, особенно когда каждая секунда имеет решающее значение. Такие инструменты, как платформа AIDR (Artificial Intelligence Digital Response), могут быть использованы для сокращения задержек в реагировании за счет автоматической обработки постов в социальных сетях. Платформа анализирует текст и изображения из твитов (или других социальных медиаплатформ), чтобы получить актуальную гуманитарную информацию. Организации, занимающиеся ликвидацией последствий стихийных бедствий, могут использовать извлеченные данные в режиме реального времени для обоснования своих действий и повышения эффективности своих усилий.
Инновации в области ИИ также могут помочь спасательным командам прямо с передовой. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8 могут помочь оценить ущерб, нанесенный пострадавшему району, используя спутниковые снимки и такие методы, как семантическая сегментация, которая классифицирует каждый пиксель на изображении по определенным категориям. Например, во время ликвидации последствий землетрясения в Турции Министерство обороны США использовало семантическую сегментацию и спутниковые снимки, чтобы определить и классифицировать серьезность повреждений инфраструктуры и зданий в зонах бедствия со скоростью, намного превышающей традиционные методы обнаружения. Используя такие методы, они ускорили процесс до нескольких часов или минут, а центр управления и спасательные команды смогли быстрее реагировать в пострадавших районах для восстановления.
Этап восстановления после стихийного бедствия направлен на то, чтобы перестроить сообщества и сделать их сильнее. Один из лучших способов сделать это - оказать психиатрическую помощь людям, оказавшимся в пострадавших районах. После такого бедствия выжившие могут страдать от таких проблем с психическим здоровьем , как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР). Уровень посттравматического стрессового расстройства после катастрофы может достигать 40%. Для помощи пострадавшим людям можно использовать инструменты искусственного интеллекта. Например, Omdena - это компания, которая оказывает поддержку в области психического здоровья с помощью чат-ботов ИИ.
ИИ также может помочь в исследованиях и поддержке психического здоровья. Системы ИИ можно использовать для предсказания проблем с психическим здоровьем, анализируя электронные медицинские записи с той же точностью, что и человеческие эксперты. Например, исследователи использовали ИИ для анализа данных социальных сетей и определения уровня стресса у молодых взрослых после пережитой травмы. Согласно их исследованиям, эта же методика может быть применена для понимания влияния на психическое здоровье климатических кризисов и стихийных бедствий, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.
Теперь, когда мы обсудили, как ИИ может повлиять на всевозможные процессы борьбы со стихийными бедствиями, давай рассмотрим некоторые плюсы и минусы, связанные с этим. Вот некоторые преимущества использования ИИ для ликвидации последствий стихийных бедствий:
Несмотря на множество преимуществ, следует помнить и об ограничениях, связанных с применением ИИ в борьбе со стихийными бедствиями. Вот некоторые из основных проблем, связанных с применением ИИ в борьбе со стихийными бедствиями:
Мы уже изучали, как ИИ может помочь спасти жизни людей во время стихийных бедствий. Он помогает нам более эффективно прогнозировать, готовиться, реагировать и восстанавливаться после них. Инструменты ИИ могут предсказывать землетрясения, отслеживать ураганы, а также улучшать работу по ликвидации последствий стихийных бедствий и восстановлению. Это помогает минимизировать последствия катастроф как для людей, так и для инфраструктуры. Хотя у ИИ есть много преимуществ, например более быстрое реагирование и лучшая координация, у него есть и некоторые проблемы. К ним относятся высокая стоимость, проблемы с конфиденциальностью данных и необходимость получения точных данных. Если решить и учесть эти проблемы, то можно добиться максимального влияния ИИ на эффективное управление стихийными бедствиями.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
