AI技術の一部は自然災害の早期発見に可能な可能性がある
地震、津波、洪水、森林火災、熱帯暴風雨など、自然災害がますます設定激予測不可能になる中、人工知能(AI)は、人々が早期に警告を発し、被害を考慮に考えて強力な支援ツールになりつつあります。
データから学習し、異常を検出する
自然災害が発生する前に、自然は多くの場合、早期警報信号を「送信」します。 同様に、大地震前の小さな揺れ、津波の前の海面変化、超大型台風の前兆となる異常な雲構造などです。
Contact内で処理することが困難になっています。今、AIが真価を発揮する時です。
AIベースの災害警報システムは、多くの先進技術を活用しています。具体的には、機械学習（ML）は地震、水文、気象データから異常な信号を問い合わせサポートし、嵐の雲構造を自動的に特定し、進路と強度を計算します。
さらに、危険エリアに設置されたIoTデバイスからの中断データ処理技術により、振動、流れ、風速などの情報を継続的に提供することが可能となります。
AIベースのシミュレーションシステムは、津波の範囲、森林火災や洪水の規模を予測することもでき、タイムリーな避難および災害計画をサポートします。
AIモデルは湿度、気温、植生の変化も特定できるようになります。これらは、鉄砲水や森林火災のリスクを予測するための重要な要素です。
誰が自然災害の警告にどのようにしてよろしいですか?
AI技術が開発されています。
世界中で多くの国々が自然災害警報にAIを活用し、成功を収めています。 特に地震の場合、AIはP波（主波）を解析し、破壊波（S波）が現れるほんの数秒前に警報を発することで、被害を真剣に考えて貢献しています。
津波警報では、海底に設置されたセンサーがAIと連携して水位を監視し、波の伝播をシミュレーションして、被害地域を特定します。
豪雨に関しては、AIは降雨データ、水位センサー、衛星画像を活用して、豪雨の可能性と危険地域を予測します。
森林火災予防の分野では、AIは衛星を介して異常なホットスポットを特定し、風、地形、湿度条件に基づいて火災の延焼方向を予測できます。
嵐に関しては、ディープラーニング技術を適用して衛星の雲画像を分析することで、嵐の進路と強度の予測の精度が向上します。
AI技術を活用した実践的なプロジェクトが数多く実施されています。
お問い合わせ AIの驚くべき有効性を実証しています。たとえば、Google AIを入れて、水位が上昇する前に数万人の避難を支援しました。
日本では地震がAIを活用して地震波を分析し、早期に地震警報を発して被害を極力抑えています。
NASAはまた、衛星データにディープラーニング技術を使って、山火事や降りかかる危険を早期に警戒しています。
中国街路レベルの恐怖マップを開発し、災害への備えと対応の改善に貢献しています。
課題
専門家によると、一部の地域ではAIモデルの学習に必要な高品質なデータが不足しており、予測精度が低下しています。 さらに、多くの発展途上国ではネットワークインフラとセンサー機器が限られており、AI警報システムの効率的かつ同期的な運用をしっかりと考えています。
さらに、適切に検証および調整されない場合、誤報のリスクによりコミュニティに混乱が生じる可能性があります。
しかし、自然災害警報におけるAIは、特にIoTや5Gネットワクと言うことで超高速データ転送が可能になり、今後も力強い成長を続けるとお問い合わせください警報システムは、より柔軟に人々に情報を伝えることができるようになります。
さらに、国境を越えてデータを共有することでAIの学習が向上し、特に津波や熱帯暴風雨などの地域災害の予測精度が向上します。
出典: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm
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