Umělá inteligence poskytuje včasné varování před přírodními katastrofami

Umělá inteligence pomáhá včas varovat před přírodními katastrofami, jako jsou zemětřesení, povodně a tsunami, analyzováním dat ze senzorů a satelitů a simulací šíření, což pomáhá chránit lidi a minimalizovat škody.

Některé technologie umělé inteligence mohou pomoci odhalit včasné příznaky přírodních katastrof.

V kontextu stále prudších a nepředvídatelných přírodních katastrof, od zemětřesení, tsunami, povodní až po lesní požáry, tropické bouře..., se umělá inteligence (AI) stává mocným podpůrným nástrojem, který pomáhá lidem včas varovat a minimalizovat škody.

Učení se z dat, odhalování anomálií

Než dojde k přírodní katastrofě, příroda často „vysílá“ včasné varovné signály, jako jsou malé otřesy před velkým zemětřesením, změny hladiny vody před tsunami nebo neobvyklé oblačné struktury, které signalizují supertajfun.

S neustále rostoucím objemem meteorologických, geologických, satelitních snímkových dat atd. je pro lidi obtížné je včas zpracovat. V této době také umělá inteligence ukazuje svou sílu.

Systémy varování před katastrofami založené na umělé inteligenci využívají mnoho pokročilých technologií. Konkrétně strojové učení (ML) pomáhá detekovat abnormální signály ze seismických, hydrologických a meteorologických dat, zatímco hluboké učení podporuje analýzu satelitních snímků a meteorologického radaru k automatické identifikaci struktur bouřkových mraků a výpočtu jejich trajektorií a intenzity.

Technologie zpracování dat v reálném čase ze zařízení IoT umístěných ve vysoce rizikových oblastech navíc umožňuje nepřetržité poskytování informací o vibracích, proudech a rychlosti větru.

Simulační systémy založené na umělé inteligenci jsou také schopny předpovídat šíření tsunami, rozsah lesních požárů nebo záplavových zón a podporovat včasné evakuační a záchranné plány.

Zejména při kombinaci technologie dálkového průzkumu Země s daty ze satelitů, jako jsou Sentinel, Landsat nebo Copernicus, mohou modely umělé inteligence identifikovat také změny vlhkosti, teploty a vegetace – důležité faktory pro predikci rizika bleskových povodní nebo lesních požárů.

Jak pomáhá umělá inteligence varovat před přírodními katastrofami?

Bylo vyvinuto několik technologií umělé inteligence, které pomáhají s předpovědí počasí.

Po celém světě mnoho zemí úspěšně využívá umělou inteligenci k varování před přírodními katastrofami. Konkrétně u zemětřesení je umělá inteligence schopna analyzovat seismické vlny P (primární vlny) a vydávat varování jen několik sekund před objevením se ničivé vlny (vlny S), což pomáhá minimalizovat počet obětí.

Při varování před tsunami senzory umístěné na mořském dně spolupracují s umělou inteligencí k monitorování hladiny vody, simulaci šíření vln a určení postižené oblasti.

V případě povodní využívá umělá inteligence data o srážkách, senzory hladiny vody a satelitní snímky k předpovídání potenciálu záplav a rizikových oblastí.

V oblasti prevence lesních požárů dokáže umělá inteligence identifikovat neobvyklá ohniska požárů prostřednictvím satelitu a předpovídat směr šíření požáru na základě větru, terénu a vlhkosti.

U bouří se k analýze satelitních snímků oblačnosti používá technologie hlubokého učení, čímž se zlepšuje přesnost předpovědí trasy a intenzity bouří.

Bylo aplikováno mnoho praktických projektů využívajících technologii umělé inteligence.

Mnoho praktických projektů po celém světě prokázalo pozoruhodnou účinnost umělé inteligence při varování před přírodními katastrofami. Například umělá inteligence od Googlu nasadila systémy varování před povodněmi v Indii a Bangladéši a pomohla desítkám tisíc lidí evakuovat se dříve, než se zvýšila hladina vody.

V Japonsku Japonská meteorologická agentura (JMA) využila umělou inteligenci k analýze seismických vln a vydávání včasných varování před zemětřesením s cílem minimalizovat škody.

NASA také využívá technologii hlubokého učení na satelitních datech k včasné detekci lesních požárů a rizik povodní.

Společnost Fathom Global mezitím vyvinula podrobné mapy záplav na úrovni ulic kombinací umělé inteligence a technologie dálkového průzkumu Země, což přispělo ke zlepšení připravenosti na katastrofy a schopností reakce.

Výzvy

Podle odborníků některé regiony stále postrádají kvalitní data pro trénování modelů umělé inteligence, což snižuje přesnost predikcí. Kromě toho je síťová infrastruktura a senzorové vybavení v mnoha rozvojových zemích omezené a nestačí k tomu, aby podpořily efektivní a synchronní fungování varovných systémů umělé inteligence.

Kromě toho může riziko falešných poplachů způsobit zmatek v komunitě, pokud nejsou řádně ověřeny a upraveny.

Očekává se však, že umělá inteligence pro varování před přírodními katastrofami bude i nadále silně růst, zejména v kombinaci s internetem věcí a sítěmi 5G, které pomohou s superrychlým přenosem dat. Vícejazyčné varovné systémy prostřednictvím telefonů, reproduktorů a sociálních sítí se k lidem dostanou flexibilněji.

Sdílení dat přes hranice navíc pomůže umělé inteligenci lépe se učit, což zvýší přesnost předpovědí, zejména u regionálních katastrof, jako jsou tsunami nebo tropické bouře.

Zpět k tématu

PHAN HAI DANG

Zdroj: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm