Kecerdasan buatan memberikan peringatan dini bencana alam

AI membantu memberikan peringatan dini bencana alam seperti gempa bumi, banjir, dan tsunami dengan menganalisis data sensor dan satelit serta mensimulasikan perambatannya, membantu melindungi orang dan meminimalkan kerusakan.

Beberapa teknologi AI dapat membantu mendeteksi tanda-tanda awal bencana alam.

Dalam konteks bencana alam yang semakin dahsyat dan tak terduga, mulai dari gempa bumi, tsunami, banjir hingga kebakaran hutan, badai tropis..., kecerdasan buatan (AI) menjadi alat pendukung yang ampuh untuk membantu orang memberikan peringatan dini dan meminimalkan kerusakan.

Belajar dari data, mendeteksi anomali

Sebelum bencana alam terjadi, alam sering kali "mengirimkan" sinyal peringatan dini, seperti getaran kecil sebelum gempa bumi besar, perubahan ketinggian air sebelum tsunami, atau struktur awan tidak biasa yang menandakan topan dahsyat.

Dengan semakin meningkatnya volume data meteorologi, geologi, citra satelit, dll., manusia kesulitan untuk memprosesnya tepat waktu. Inilah saatnya AI menunjukkan kekuatannya.

Sistem peringatan bencana berbasis AI menerapkan berbagai teknologi canggih. Khususnya, Pembelajaran Mesin (ML) membantu mendeteksi sinyal abnormal dari data seismik, hidrologi, dan meteorologi, sementara Pembelajaran Mendalam (Deep Learning) mendukung analisis citra satelit dan radar cuaca untuk mengidentifikasi struktur awan badai secara otomatis serta menghitung jalur dan intensitasnya.

Selain itu, teknologi pemrosesan data real-time dari perangkat IoT yang terletak di area berisiko tinggi memungkinkan penyediaan informasi berkelanjutan tentang getaran, arus, dan kecepatan angin.

Sistem simulasi berbasis AI juga mampu memprediksi penyebaran tsunami, tingkat kebakaran hutan atau daerah banjir, serta mendukung rencana evakuasi dan penyelamatan yang tepat waktu.

Secara khusus, ketika menggabungkan teknologi penginderaan jarak jauh dengan data satelit seperti Sentinel, Landsat atau Copernicus, model AI juga dapat mengidentifikasi perubahan dalam kelembapan, suhu, dan vegetasi - faktor penting untuk memprediksi risiko banjir bandang atau kebakaran hutan.

Bagaimana AI membantu memperingatkan bencana alam?

Beberapa teknologi AI telah dikembangkan untuk membantu dalam prakiraan cuaca.

Di seluruh dunia , banyak negara telah berhasil menerapkan AI dalam peringatan bencana alam. Khususnya untuk gempa bumi, AI mampu menganalisis gelombang seismik P (gelombang primer) untuk mengeluarkan peringatan beberapa detik sebelum gelombang destruktif (gelombang S) muncul, sehingga membantu meminimalkan korban jiwa.

Dalam peringatan tsunami, sensor yang ditempatkan di dasar laut dikombinasikan dengan AI untuk memantau ketinggian air, mensimulasikan perambatan gelombang, dan menentukan area yang terkena dampak.

Untuk banjir, AI memanfaatkan data curah hujan, sensor ketinggian air, dan citra satelit untuk memprediksi potensi banjir dan area berisiko.

Di bidang pencegahan kebakaran hutan, AI dapat mengidentifikasi titik api yang tidak biasa melalui satelit dan memprediksi arah penyebaran api berdasarkan kondisi angin, medan, dan kelembapan.

Untuk badai, teknologi Pembelajaran Mendalam diterapkan untuk menganalisis citra awan satelit, sehingga meningkatkan akurasi perkiraan jalur dan intensitas badai.

Banyak proyek praktis menggunakan teknologi AI telah diterapkan.

Banyak proyek praktis di seluruh dunia telah menunjukkan efektivitas AI yang luar biasa dalam peringatan bencana alam. Misalnya, Google AI telah menerapkan sistem peringatan banjir di India dan Bangladesh, membantu puluhan ribu orang mengungsi sebelum air naik.

Di Jepang, Badan Meteorologi Jepang (JMA) telah menerapkan AI untuk menganalisis gelombang seismik dan mengeluarkan peringatan gempa bumi dini untuk meminimalkan kerusakan.

NASA juga menggunakan teknologi Pembelajaran Mendalam pada data satelit untuk mendeteksi kebakaran hutan dan risiko banjir sejak dini.

Sementara itu, Fathom Global telah mengembangkan peta banjir tingkat jalan yang terperinci dengan menggabungkan kekuatan AI dan teknologi penginderaan jarak jauh, yang berkontribusi dalam peningkatan kesiapsiagaan dan kemampuan respons bencana.

Tantangan

Menurut para ahli, beberapa wilayah masih kekurangan data berkualitas tinggi untuk melatih model AI, sehingga prediksinya kurang akurat. Selain itu, infrastruktur jaringan dan peralatan sensor di banyak negara berkembang masih terbatas, tidak cukup untuk mendukung sistem peringatan AI agar beroperasi secara efektif dan sinkron.

Selain itu, risiko alarm palsu dapat menyebabkan kebingungan di masyarakat jika tidak diverifikasi dan disesuaikan dengan benar.

Namun, AI untuk peringatan bencana alam diperkirakan akan terus berkembang pesat, terutama jika dipadukan dengan IoT dan jaringan 5G untuk membantu transmisi data super cepat. Sistem peringatan multibahasa melalui telepon, pengeras suara, dan jejaring sosial akan menjangkau masyarakat dengan lebih fleksibel.

Selain itu, berbagi data lintas batas akan membantu AI belajar lebih baik, meningkatkan akurasi prakiraan, terutama untuk bencana regional seperti tsunami atau badai tropis.

Kembali ke topik

PHAN HAI DANG

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