Машинный разум, человеческое сердце: совместный подход ИИ к устойчивости к стихийным бедствиям
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) стал мощным инструментом для повышения устойчивости к стихийным бедствиям и разработки инженерных решений для борьбы с ними. Этот анализ исследует применение ИИ в управлении стихийными бедствиями, фокусируясь на этапах прогнозирования, реагирования и восстановления. Поскольку изменение климата увеличивает частоту и серьезность стихийных бедствий, роль ИИ в смягчении их последствий становится все более важной.
1. ИИ в прогнозировании стихийных бедствий и системах раннего предупреждения
Прогнозирование землетрясений
Исследователи Стэнфордского университета разработали модель ИИ, которая может предсказывать афтершоки после крупных землетрясений. Модель, обученная на базе данных из более чем 130 000 пар основных толчков и афтершоков, может прогнозировать местоположение афтершоков более точно, чем традиционные методы. Модель ИИ использует нейронную сеть для анализа закономерностей изменений напряжения, вызванных основными толчками. Она достигла 85% точности в прогнозировании местоположений афтершоков по сравнению с примерно 70% для традиционных методов. Эта технология может помочь службам экстренного реагирования и городским планировщикам лучше подготовиться к вторичным землетрясениям.
Прогнозирование наводнений
Инициатива Google по прогнозированию наводнений использует ИИ и гидрологические модели для предсказания наводнений в таких регионах, как Индия и Бангладеш. Система обеспечивает более точные и своевременные предупреждения, потенциально спасая жизни и имущество. Система сочетает ИИ с физическими моделями и сбором данных на местах. Она может прогнозировать уровни наводнений до 7 дней вперед с точностью до 90%. По состоянию на 2023 год система охватывает районы с населением более 360 миллионов человек. Google сделал части этой технологии открытыми, чтобы поощрить более широкое внедрение и улучшение.
Прогнозирование интенсивности ураганов
Лаборатория реактивного движения NASA разработала систему ИИ под названием HURRICANE AI (Historically-trained Unbiased Reconnaissance Reconnaissance Intensity Conjecture from Attributes in the Near-environment) для прогнозирования интенсивности ураганов. Система использует данные с нескольких спутников и исторические записи ураганов. Она может прогнозировать максимальную скорость ветра урагана с точностью около 7 миль в час. HURRICANE AI может делать прогнозы каждые шесть часов, позволяя обновлять информацию чаще, чем традиционные методы.
2. ИИ в реагировании на стихийные бедствия и распределении ресурсов Оценка ущерба с помощью компьютерного зрения Дроны с ИИ и анализ спутниковых снимков могут быстро оценить ущерб после стихийного бедствия, помогая расставить приоритеты в усилиях по реагированию. Например, проект NVIDIA AI Disaster Response использует глубокое обучение для анализа спутниковых снимков и выявления поврежденных зданий после ураганов. Система может анализировать тысячи квадратных километров изображений за часы, задача, которая заняла бы у человека-аналитика недели. Она может обнаруживать не только поврежденные здания, но и заблокированные дороги и масштабы наводнения. Модель ИИ была обучена на разнообразных наборах данных для работы с различными типами стихийных бедствий и географическими регионами. Оптимизация распределения ресурсов Алгоритмы ИИ могут оптимизировать распределение ресурсов во время реагирования на стихийные бедствия. Например, Департамент лесного хозяйства и пожарной защиты Калифорнии (CAL FIRE) использует ИИ для оптимизации размещения пожарных ресурсов во время лесных пожаров. Система ИИ учитывает такие факторы, как характер ветра, рельеф местности, растительность и исторические данные о пожарах. Она может предложить оптимальные места для создания противопожарных разрывов и сброса воды.Система помогла сократить время реагирования и повысить эффективность использования ресурсов на 35%. Роботы с ИИ для ликвидации последствий стихийных бедствий Исследователи из Токийского университета разработали роботов с ИИ для поисково-спасательных операций в зонах бедствия. Эти роботы используют ИИ для навигации в сложных, нестабильных средах. Они могут обнаруживать признаки жизни с помощью тепловизионных и акустических датчиков. Система ИИ позволяет роботам принимать автономные решения, когда связь с человеком-оператором ограничена. 3. ИИ в восстановлении после стихийных бедствий и повышении устойчивости Модели ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления уязвимостей в инфраструктуре и предлагать улучшения для повышения устойчивости в будущем. Система устойчивой инфраструктуры с учетом устойчивости и эффективности (RISE), разработанная исследователями из MIT, использует машинное обучение для оптимизации проектирования инфраструктуры с целью долгосрочной устойчивости. Система RISE учитывает несколько опасностей одновременно, включая землетрясения, наводнения и ураганы. Она может моделировать тысячи сценариев стихийных бедствий для выявления слабых мест в инфраструктурных сетях. Система использовалась для перепроектирования частей электросети в Пуэрто-Рико после урагана Мария, потенциально сокращая будущие отключения электроэнергии до 40%. ИИ может помочь предсказать долгосрочные траектории восстановления сообществ, пострадавших от стихийных бедствий. Исследователи из Техасского университета A&M разработали модели машинного обучения, которые прогнозируют восстановление сообществ на основе социально-экономических факторов и данных о воздействии стихийных бедствий. Модель учитывает более 50 различных социально-экономических и физических факторов. Она может прогнозировать сроки восстановления для различных секторов (жилье, рабочие места, школы) с точностью около 80%. Этот инструмент помогает политикам более эффективно распределять ресурсы во время долгосрочного восстановления. ИИ для поддержки психического здоровья после стихийных бедствий Исследователи из Вашингтонского университета разработали чат-бот на основе ИИ для оказания поддержки психического здоровья пострадавшим от стихийных бедствий. Чат-бот использует обработку естественного языка для предоставления эмпатических ответов и стратегий преодоления трудностей. Он может обнаруживать признаки сильного стресса и при необходимости направлять пользователей к специалистам-людям. В пилотных исследованиях пользователи сообщали о снижении уровня стресса на 30% после взаимодействия с чат-ботом. Заключение Технологии ИИ революционизируют устойчивость к стихийным бедствиям, повышая нашу способность прогнозировать, реагировать и восстанавливаться после природных катастроф. Эти передовые системы улучшают точность раннего предупреждения, оптимизируют распределение ресурсов во время кризисов и информируют о долгосрочных стратегиях устойчивости. Однако проблемы остаются, включая вопросы конфиденциальности данных, потребность в надежных и объяснимых системах ИИ и обеспечение равного доступа к решениям на основе ИИ в различных сообществах.
Похожие материалы
