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自然灾害管理中的人工智能

了解人工智能在自然灾害管理中的作用,从预测灾害到协助恢复工作。探索如何利用人工智能拯救生命。

飓风、地震、野火和洪水都是大自然的一部分。然而,近年来,我们目睹了此类自然灾害发生率的上升。越来越严重和频繁的自然灾害让许多人失去了家园、生计和生命。在过去 30 年里,与气候有关的灾害数量增加了两倍。根据联合国的报告,到 2030 年,适应和应对这些灾害估计将使发展中国家每年损失 1 400-3 000 亿美元。 

然而,得益于人工智能等技术的最新进展,自然灾害管理正变得越来越简化,从预测灾害到协助恢复工作等各个方面都得到了改善。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进这一过程中的每一个步骤,以及正在保障我们安全的人工智能应用。

图 1.显示 1900 年至 2019 年自然灾害增加情况的图表。

利用人工智能进行灾害预测,实现主动风险管理

人工智能灾害预测和早期检测系统有助于减少自然灾害造成的损失。利用这些系统,当地居民和急救人员可以及早得到预警,减轻灾害的影响。人工智能工具可以筛选大量数据并做出准确预测,从而在飓风和野火等自然灾害发生之前提前做出预判。

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,用于分析来自卫星图像气象数据历史记录等各种来源的庞大数据集。这些网络包含相互连接的人工神经元,可以识别导致潜在灾难的模式和异常现象。通过使用大数据分析等工具处理和分析收集到的海量数据,可以训练出人工智能模型,从而提供预警系统,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。Google 和哈佛大学开发的人工智能系统分析了 131,000 次地震和余震的数据。在对 30,000 次地震事件进行测试时,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。在下图所示的余震预测示例中,预测将发生余震的区域用红色标出。黑点是观测到的余震位置,黄线表示在主震期间破裂的断层。

图 2.展示余震预测结果的图片。

人工智能驱动的备灾系统

一旦预测到灾难,自然灾害管理的下一步就是做好准备。人工智能系统可以及时准确地提供有关灾害风险的信息,从而避免人员和经济损失。这些洞察力有助于当局做好应急准备,并迅速采取行动拯救生命。例如,农民渔民林农是自然灾害发生时风险最大的群体,而人工智能解决方案可以帮助这些群体避免损失。 

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,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,可能受影响的地区可以更好地做好应对准备。例如,美国国家航空航天局在卫星照片上使用云计算和深度学习技术来追踪哈维和佛罗伦萨等飓风。他们的系统性能比标准方法高出六倍,可以每小时跟踪一次飓风,而不是像传统方法那样每六小时跟踪一次。

图 3.利用深度学习监控和跟踪飓风佛罗伦萨。

人工智能在灾难响应中的应用:为救援队提供更多实时数据

人工智能在自然灾害管理中的另一个重要应用是协助救灾团队。人工智能系统可以为救灾团队提供宝贵的实时数据,如损失评估和遇险人员位置追踪,帮助他们更有效地分配救援资源。它们还可以帮助加快向灾区人民提供援助的速度,改进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)都会被大量求救电话淹没。如果所有电话都转接给人工接线员,响应团队可能会错过重要细节。人工智能可用于在创纪录的时间内管理大量呼叫和信息,并利用语音转文本自然语言处理 (NLP)等功能执行多种功能。这些功能可以提取每个紧急呼叫背后的背景信息,从而获得有关紧急事件确切性质和呼叫者位置的准确信息。

这些洞察力缩短了通话时间,加快了应急响应速度。借助计算机视觉NLP 等人工智能工具,同样的系统也可应用于社交媒体平台。

社交媒体平台如何帮助应对自然灾害?在自然灾害期间,社交媒体平台可以在灾后第一时间提供重要的可操作信息。例如,受灾地区的人们可以在社交媒体上发布文字音频图像视频信息。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。AIDR(人工智能数字响应)平台等工具可以通过自动处理社交媒体上的帖子来减少响应延迟。该平台可分析推文(或其他社交媒体平台)中的文字和图片,以获取相关的人道主义信息。救灾组织可以利用提取的实时数据为自己的行动提供依据,提高工作效率。

人工智能创新还可以直接从前线为救援队提供帮助。计算机视觉模型,如 Ultralytics YOLOv8等计算机视觉模型可以利用卫星图像和语义分割(将图像中的每个像素划分为特定类别)等方法帮助评估受灾地区遭受的破坏。例如,在土耳其地震发生后,美国国防部利用语义分割卫星图像来识别灾区基础设施建筑物受损的严重程度并进行分类,其速度远远快于传统的检测方法。利用这种方法,他们将这一过程加快到几小时或几分钟,控制中心和救援队能够在灾区更快地作出反应,进行恢复。

图 4.利用语义分割进行损伤评估

人工智能为自然灾害恢复提供心理健康支持

自然灾害后的恢复阶段旨在重建社区并使其更加强大。其中一个最好的方法就是为灾区人民提供心理健康支持。灾后幸存者可能会出现创伤后应激障碍(PTSD)等心理健康 问题。灾后创伤后应激障碍的发病率可高达 40%。人工智能工具可用于帮助受影响的个人。例如,Omdena 是一家利用人工智能聊天机器人提供心理健康支持的公司。

图 5.帮助创伤后应激障碍患者的人工智能聊天机器人。

人工智能还可以协助开展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,其准确性不亚于人类专家。例如,研究人员利用人工智能分析社交媒体数据,衡量经历创伤后的年轻人的压力水平。根据他们的研究,同样的技术也可用于了解气候危机和自然灾害对心理健康的短期和长期影响。

在灾害管理中使用人工智能的利与弊

既然我们已经讨论了人工智能如何影响自然灾害管理的所有不同流程,那么让我们来探讨其中的一些利弊。以下是将人工智能用于灾害管理的一些优势:

  • 改善协调:人工智能系统可用于改善参与救灾的不同机构和组织之间的协调,减少延误和低效。
  • 自动执行任务:人工智能可以自动执行重复性任务,如数据录入和分析,从而在自然灾害期间腾出人力资源从事更重要的活动,因为每一秒都至关重要。
  • 长期适应气候变化:人工智能有助于确定和评估气候变化的影响,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方面有很多好处,但也有一些局限性需要注意。以下是人工智能在自然灾害管理中面临的一些主要挑战:

  • 实施成本高:开发和实施用于灾害管理的人工智能系统可能成本高昂,因为这往往涉及到对硬件、软件和人工智能专业知识的大量投资
  • 数据隐私问题:人工智能系统利用地理空间卫星数据、社交媒体和求助热线通信数据以及更多来源来评估灾害造成的损失并跟踪受灾人员。这引发了对未经同意使用个人信息和潜在监控的隐私担忧。

关于人工智能在自然灾害管理中的应用的最后思考

我们已经探讨了人工智能如何帮助人们从自然灾害中拯救生命。它可以帮助我们更有效地预测、准备、应对和恢复。人工智能工具可以预测地震、追踪飓风,并改善灾难应对和恢复工作。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。虽然人工智能有许多好处,如更快的响应和更好的协调,但它也有一些挑战。其中包括高成本、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,我们就能最大限度地发挥人工智能在有效管理自然灾害方面的作用。

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