Tìm hiểu về vai trò của AI trong quản lý thiên tai, từ dự đoán thảm họa đến hỗ trợ nỗ lực phục hồi. Khám phá cách AI có thể được sử dụng để cứu sống con người.
Bão, động đất, cháy rừng và lũ lụt đều là một phần của thiên nhiên. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng 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 báo cáo của Liên Hợp Quốc, việc thích nghi và ứng phó với các thảm họa này sẽ khiến các nước đang phát triển thiệt hại ước tính 140-300 tỷ đô la mỗi năm vào năm 2030.
Tuy nhiên, nhờ những tiến bộ gần đây trong công nghệ như AI, quản lý thiên tai đang trở nên hợp lý hơn, cải thiện mọi thứ từ dự đoán thảm họa đến hỗ trợ nỗ lực phục hồi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào quản lý thiên tai, khám phá cách AI cải thiện từng bước của quy trình và các ứng dụng AI giúp chúng ta an toàn.
Hệ thống dự đoán thảm họa và phát hiện sớm bằng AI có thể giúp giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra. Sử dụng các hệ thống này, người dân địa phương và những người ứng cứu đầu tiên có thể được cảnh báo sớm để giảm thiểu tác động của thảm họa. Các công cụ AI có thể sàng lọc lượng lớn dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác để dự đoán các thảm họa thiên nhiên như bão và cháy rừng trước khi chúng xảy ra.
Các kỹ thuật AI như học máy và thị giác máy tính sử dụng mạng nơ-ron sâu, được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn từ nhiều loại nguồn khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh vệ tinh , dữ liệu thời tiết và hồ sơ lịch sử . Các mạng này chứa các nơ-ron nhân tạo được kết nối với nhau có thể xác định các mẫu và bất thường dẫn đến thảm họa tiềm ẩn. Bằng cách xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập bằng các công cụ như phân tích dữ liệu lớn, các mô hình AI có thể được đào tạo để cung cấp các hệ thống cảnh báo sớm và giúp giảm thiểu tác động của thiên tai.
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 hệ thống AI phân tích dữ liệu từ 131.000 trận động đất và dư chấn. Khi được thử nghiệm 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 được hiển thị bên dưới, các khu vực được dự đoán sẽ xảy ra dư chấn được đánh dấu bằng màu đỏ. Các chấm đen là vị trí của các dư chấn được quan sát và đường màu vàng cho thấy các đứt gãy bị vỡ trong chấn động chính.
Khi thảm họa được dự đoán, bước tiếp theo trong công tác quản lý thảm họa thiên nhiên là chuẩn bị. Tổn thất về người và kinh tế có thể được ngăn ngừa bằng các hệ thống AI cung cấp thông tin kịp thời và chính xác về các rủi ro liên quan đến thảm họa. Những hiểu biết này giúp các cơ quan chức năng sẵn sàng ứng phó với các trường hợp khẩn cấp và hành động nhanh chóng để cứu sống người. Ví dụ, nông dân , ngư dân và người làm nghề lâm nghiệp là một số cộng đồng có nguy cơ cao nhất khi nói đến thảm họa thiên nhiên và các giải pháp AI có thể giúp những cộng đồng này tránh được tổn thất.
Các giải pháp phân tích hình ảnh và thị giác máy tính 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 theo dõi đường đi của những thảm họa như vậy (như lốc xoáy), các khu vực có thể bị ảnh hưởng có thể 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 theo dõi các cơn bão như Harvey và Florence. Hệ thống của họ vượt trội hơn các phương pháp tiêu chuẩn sáu lần , cho phép theo dõi cơn bão mỗi giờ thay vì mỗi sáu giờ như các phương pháp truyền thống.
.png)
Một ứng dụng quan trọng khác của AI trong quản lý thiên tai là hỗ trợ các đội ứng phó. 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 gặp nạn, cho các đội ứng phó thiên tai, giúp họ phân bổ nguồn lực cứu trợ hiệu quả hơn. Chúng cũng có thể giúp đẩy nhanh việc cung cấp viện trợ cho những người ở các khu vực bị ảnh hưởng và cải thiện các quyết định và hành động của những người cứu trợ tuyến đầu .
Ví dụ, trong bất kỳ thảm họa thiên nhiên nào, các đường dây trợ giúp khẩn cấp (như 911) sẽ bị quá tải bởi các cuộc gọi cấp cứu. Các nhóm phản ứng có thể bỏ lỡ các chi tiết quan trọng nếu tất cả các cuộc gọi đều được chuyển đến các 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 các tính năng như chuyển giọng nói thành văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các tính năng như vậy có thể trích xuất ngữ cảnh đằng sau mỗi cuộc gọi khẩn cấp để có được thông tin chính xác về bản chất chính xác của trường hợp khẩn cấp và vị trí của người gọi.
Những hiểu biết sâu sắc này làm giảm thời gian gọi và tăng tốc phản ứng khẩn cấp. Hệ thống tương tự có thể được áp dụng cho các nền tảng truyền thông xã hội với sự trợ giúp của các công cụ AI như thị giác máy tính và NLP .
Các nền tảng truyền thông xã hội có thể giúp ứng phó với thảm họa thiên nhiên như thế nào? Trong thảm họa thiên nhiên, các nền tảng truyền thông xã hội có thể chứa thông tin hành động quan trọng ngay sau đó. Ví dụ, thông tin văn bản , âm thanh , hình ảnh và video có thể được người dân ở khu vực bị ảnh hưởng đăng lên phương tiện truyền thông xã hội. Việc quản lý và xử lý thủ công tất cả thông tin này không hề dễ dàng, đặc biệt là khi từng giây đều rất quan trọng. Các công cụ như nền tảng AIDR (Phản ứng kỹ thuật số 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 phương tiện truyền thông xã hội. Nền tảng này phân tích văn bản và hình ảnh từ các tweet (hoặc các nền tảng truyền thông xã hội khác) để có được thông tin nhân đạo có liên quan. Các tổ chức ứng phó thảm họa có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực được trích xuất để thông báo cho các hành động của họ và cải thiện hiệu quả của các nỗ lực của họ.
Những cải tiến về AI cũng có thể hỗ trợ các đội cứu hộ trực tiếp từ tuyến đầu. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể giúp đánh giá thiệt hại gây ra cho khu vực bị ảnh hưởng bằng hình ảnh vệ tinh và các phương pháp như phân đoạn ngữ nghĩa , phân loại từng pixel trong hình ảnh thành các danh mục cụ thể. Ví dụ, trong thời gian hậu động đất ở Thổ Nhĩ Kỳ, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa và hình ảnh vệ tinh để xác định và phân loại mức độ nghiêm trọng của cơ sở hạ tầng và thiệt hại về tòa nhà ở các khu vực thiên tai với tốc độ nhanh hơn nhiều so với các phương pháp phát hiện truyền thống. Sử dụng các phương pháp như vậy, họ đã đẩy nhanh quá trình lên đến hàng giờ hoặc hàng phút và trung tâm điều khiển cùng các đội cứu hộ có thể phản ứng nhanh hơn ở các khu vực bị ảnh hưởng để phục hồi.
Giai đoạn phục hồi sau thảm họa thiên nhiên nhằm mục đích xây dựng lại cộng đồng và giúp họ mạnh mẽ hơn. Một trong những cách tốt nhất để thực hiện điều đó là cung cấp hỗ trợ sức khỏe tâm thần cho người dân ở những khu vực bị ảnh hưởng. Những người sống sót có thể mắc các vấn đề về sức khỏe tâm thần như Rối loạn căng thẳng sau chấn thương (PTSD) sau một thảm họa như vậy. Tỷ lệ mắc PTSD sau thảm họa có thể lên tới 40%. Các công cụ AI có thể được sử dụng để giúp đỡ những 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.
AI cũng có thể hỗ trợ nghiên cứu và hỗ trợ sức khỏe tâm thần. Các hệ thống AI có thể được sử dụng để dự đoán các vấn đề sức khỏe tâm thần bằng cách phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử với độ chính xác tương tự như các chuyên gia. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng AI để phân tích dữ liệu phương tiện truyền thông xã hội và đánh giá mức độ căng thẳng ở những người trẻ tuổi sau khi trải qua chấn thương. Theo nghiên cứu của họ, kỹ thuật tương tự cũng có thể được áp dụng để hiểu tác động của khủng hoảng khí hậu và thiên tai đối với sức khỏe tâm thần, cả trong ngắn hạn và dài hạn.
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 thiên tai, hãy cùng khám phá một số ưu và nhược điểm liên quan. Sau đây là một số lợi thế của việc sử dụng AI để quản lý thiên tai:
Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng cũng có những hạn chế liên quan đến AI trong quản lý thiên tai cần lưu ý. Sau đây là một số thách thức chính của AI trong quản lý thiên tai:
Chúng tôi đã khám phá cách AI có thể giúp cứu sống con người khỏi thảm họa thiên nhiên. Nó giúp chúng ta dự đoán, chuẩn bị, ứng phó và phục hồi sau thảm họa hiệu quả hơn. Các công cụ AI có thể dự đoán động đất, theo dõi bão và cải thiện nỗ lực ứng phó 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, nhưng nó cũng có một số thách thức. Những thách thức này bao gồm chi phí cao, lo ngại về quyền riêng tư 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 kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
