Некоторые технологии ИИ могут помочь обнаружить ранние признаки стихийных бедствий
В условиях все более жестоких и непредсказуемых стихийных бедствий — от землетрясений, цунами, наводнений до лесных пожаров, тропических штормов... — искусственный интеллект (ИИ) становится мощным вспомогательным инструментом, помогающим людям обеспечивать раннее оповещение и минимизировать ущерб.
Изучение данных, обнаружение аномалий
Перед наступлением стихийного бедствия природа часто «посылает» сигналы раннего оповещения, такие как небольшие толчки перед крупным землетрясением, изменения уровня воды перед цунами или необычные структуры облаков, которые сигнализируют о приближении супертайфуна.
Объем метеорологических, геологических, спутниковых данных… становится все более огромным, и людям сложно обрабатывать их вовремя. Это также время, когда ИИ показывает свою силу.
Системы оповещения о стихийных бедствиях на основе ИИ применяют множество передовых технологий. В частности, машинное обучение (МО) помогает обнаруживать аномальные сигналы из сейсмических, гидрологических и метеорологических данных, в то время как глубокое обучение поддерживает анализ спутниковых изображений и метеорологических радаров для автоматического определения структур грозовых облаков, а также расчета траекторий и интенсивности.
Кроме того, технология обработки данных в режиме реального времени с устройств Интернета вещей, расположенных в зонах повышенного риска, позволяет непрерывно предоставлять информацию о вибрации, потоке и скорости ветра.
Системы моделирования на основе искусственного интеллекта также способны прогнозировать распространение цунами, масштабы лесных пожаров или зон наводнений, поддерживая своевременную разработку планов эвакуации и спасения.
В частности, при объединении технологий дистанционного зондирования со спутниковыми данными, такими как Sentinel, Landsat или Copernicus, модели ИИ могут также определять изменения влажности, температуры и растительности — важные факторы для прогнозирования риска возникновения внезапных наводнений или лесных пожаров.
Как ИИ помогает предупреждать о стихийных бедствиях?
Для помощи в прогнозировании погоды было разработано несколько технологий искусственного интеллекта.
Во всем мире многие страны успешно применяли ИИ для предупреждения о стихийных бедствиях. В частности, для землетрясений ИИ способен анализировать сейсмические волны P (первичные волны) для выдачи предупреждений всего за несколько секунд до появления разрушительной волны (волны S), помогая минимизировать жертвы.
При предупреждении цунами датчики, размещенные на морском дне, в сочетании с искусственным интеллектом отслеживают уровень воды, моделируют распространение волн и определяют зону поражения.
При наводнениях ИИ использует данные об осадках, датчики уровня воды и спутниковые снимки для прогнозирования вероятности затопления и зон риска.
В области предотвращения лесных пожаров ИИ может выявлять необычные очаги возгорания с помощью спутника и прогнозировать направление распространения пожара на основе данных о ветре, рельефе местности и влажности.
В случае штормов технология глубокого обучения применяется для анализа спутниковых изображений облаков, что позволяет повысить точность прогнозов траектории и интенсивности штормов.
Было реализовано множество практических проектов с использованием технологии ИИ.
Многие практические проекты по всему миру продемонстрировали замечательную эффективность ИИ в предупреждении стихийных бедствий. Например, Google AI развернул системы предупреждения о наводнениях в Индии и Бангладеш, помогая десяткам тысяч людей эвакуироваться до того, как поднимется вода.
В Японии Японское метеорологическое агентство (JMA) применило ИИ для анализа сейсмических волн и выпуска ранних предупреждений о землетрясениях для минимизации ущерба.
НАСА также использует технологию глубокого обучения на основе спутниковых данных для раннего обнаружения лесных пожаров и рисков наводнений.
Тем временем компания Fathom Global разработала подробные карты наводнений на уровне улиц с использованием возможностей искусственного интеллекта и технологий дистанционного зондирования, способствуя повышению готовности к стихийным бедствиям и реагированию на них.
Проблемы
По словам экспертов, в некоторых регионах по-прежнему не хватает качественных данных для обучения моделей ИИ, что делает прогнозы менее точными. Кроме того, сетевая инфраструктура и сенсорные устройства во многих развивающихся странах ограничены, недостаточны для поддержки эффективной и синхронной работы систем оповещения ИИ.
Кроме того, риск ложных тревог может вызвать путаницу в обществе, если они не будут должным образом проверены и отрегулированы.
Однако ожидается, что ИИ для предупреждения о стихийных бедствиях продолжит активно развиваться, особенно в сочетании с сетями IoT и 5G, которые помогут передавать данные сверхбыстро. Многоязычные системы оповещения через телефоны, громкоговорители и социальные сети будут более гибко доходить до людей.
Кроме того, обмен данными через границы поможет ИИ лучше обучаться, повышая точность прогнозов, особенно в отношении региональных катастроф, таких как цунами или тропические штормы.
Источник: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm
Комментарий (0)