ປັນຍາປະດິດສະໜອງການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າກ່ຽວກັບໄພພິບັດທຳມະຊາດ

AI ກໍາລັງຊ່ວຍສະຫນອງການເຕືອນໄພເບື້ອງຕົ້ນຂອງໄພພິບັດທໍາມະຊາດເຊັ່ນແຜ່ນດິນໄຫວ, ນ້ໍາຖ້ວມ, ແລະຊູນາມິໂດຍການວິເຄາະເຊັນເຊີແລະຂໍ້ມູນດາວທຽມແລະການຈໍາລອງການຂະຫຍາຍພັນ, ຊ່ວຍປົກປ້ອງປະຊາຊົນແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍຫາຍ.

ບາງເຕັກໂນໂລຊີ AI ສາມາດຊ່ວຍກວດຫາອາການເບື້ອງຕົ້ນຂອງໄພພິບັດທໍາມະຊາດ.

​ໃນ​ສະພາບ​ໄພ​ທຳ​ມະ​ຊາດ​ທີ່​ນັບ​ມື້​ນັບ​ຮ້າຍ​ແຮງ ​ແລະ ບໍ່​ອາດ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ໄດ້, ຈາກ​ແຜ່ນດິນ​ໄຫວ, ຊູ​ນາ​ມີ, ນ້ຳ​ຖ້ວມ​ຈົນ​ເຖິງ​ໄຟ​ປ່າ, ພາຍຸ​ເຂດ​ຮ້ອນ..., ປັນຍາ​ປະດິດ (AI) ພວມ​ກາຍ​ເປັນ​ເຄື່ອງ​ຊ່ວຍ​ເຫຼືອ​ທີ່​ມີ​ພະລັງ​ເພື່ອ​ຊ່ວຍ​ປະຊາຊົນ​ໃຫ້​ມີ​ການ​ເຕືອນ​ໄພ​ລ່ວງ​ໜ້າ ​ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນ​ຄວາມ​ເສຍ​ຫາຍ.

ການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ, ກວດພົບຜິດປົກກະຕິ

ກ່ອນທີ່ຈະເກີດໄພພິບັດທໍາມະຊາດ, ທໍາມະຊາດມັກຈະ "ສົ່ງ" ສັນຍານເຕືອນໄພເບື້ອງຕົ້ນ, ເຊັ່ນ: ການສັ່ນສະເທືອນຂະຫນາດນ້ອຍກ່ອນທີ່ຈະແຜ່ນດິນໄຫວຂະຫນາດໃຫຍ່, ການປ່ຽນແປງຂອງລະດັບນ້ໍາກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄື້ນຟອງຍັກສຸນາມິ, ຫຼືໂຄງສ້າງຂອງເມກຜິດປົກກະຕິທີ່ເປັນສັນຍານເປັນ super Typhoon.

ດ້ວຍປະລິມານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆຂອງອຸຕຸນິຍົມ, ທໍລະນີສາດ, ຂໍ້ມູນພາບຖ່າຍດາວທຽມ, ແລະອື່ນໆ, ມັນຍາກສໍາລັບມະນຸດທີ່ຈະປຸງແຕ່ງມັນໃຫ້ທັນເວລາ. ນີ້ຍັງເປັນເວລາທີ່ AI ສະແດງຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງມັນ.

ລະບົບເຕືອນໄພໄພພິບັດທີ່ອີງໃສ່ AI ກໍາລັງນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວຫນ້າຫຼາຍ. ໂດຍສະເພາະ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ຊ່ວຍກວດຫາສັນຍານທີ່ຜິດປົກກະຕິຈາກຂໍ້ມູນແຜ່ນດິນໄຫວ, ອຸທົກກະສາດ ແລະ ອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາ, ໃນຂະນະທີ່ Deep Learning ສະໜັບສະໜູນການວິເຄາະຮູບພາບດາວທຽມ ແລະ ເຣດາດິນຟ້າອາກາດເພື່ອລະບຸໂຄງສ້າງເມກຂອງພາຍຸໂດຍອັດຕະໂນມັດ ພ້ອມທັງຄຳນວນເສັ້ນທາງ ແລະ ຄວາມເຂັ້ມ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ເທກໂນໂລຍີການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແບບສົດໆຈາກອຸປະກອນ IoT ທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນພື້ນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງຊ່ວຍໃຫ້ການສະຫນອງຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງກ່ຽວກັບການສັ່ນສະເທືອນ, ກະແສ, ແລະຄວາມໄວລົມ.

ລະບົບຈໍາລອງທີ່ໃຊ້ AI ຍັງສາມາດຄາດຄະເນການແຜ່ລະບາດຂອງຄື້ນຟອງຍັກສຸນາມິ, ຂອບເຂດຂອງໄຟໄຫມ້ປ່າຫຼືເຂດນໍ້າຖ້ວມ, ສະຫນັບສະຫນູນແຜນການຍົກຍ້າຍແລະກູ້ໄພທີ່ທັນເວລາ.

ໂດຍສະເພາະ, ເມື່ອລວມເອົາເທກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ທາງໄກກັບຂໍ້ມູນດາວທຽມເຊັ່ນ Sentinel, Landsat ຫຼື Copernicus, ແບບ AI ຍັງສາມາດລະບຸການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມຊຸ່ມຊື່ນ, ອຸນຫະພູມແລະພືດ - ປັດໃຈສໍາຄັນເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມສ່ຽງຂອງໄພນໍ້າຖ້ວມກະທັນຫັນຫຼືໄຟໄຫມ້ປ່າ.

AI ຊ່ວຍເຕືອນໄພທໍາມະຊາດແນວໃດ?

ເຕັກໂນໂລຊີ AI ຫຼາຍຢ່າງໄດ້ຖືກພັດທະນາເພື່ອຊ່ວຍໃນການຄາດຄະເນດິນຟ້າອາກາດ.

ໃນ​ທົ່ວ ​ໂລກ , ຫລາຍ​ປະ​ເທດ​ໄດ້​ນຳ​ໃຊ້ AI ຢ່າງ​ສຳ​ເລັດ​ຜົນ​ໃນ​ການ​ເຕືອນ​ໄພ​ທຳ​ມະ​ຊາດ. ໂດຍສະເພາະ, ສໍາລັບແຜ່ນດິນໄຫວ, AI ສາມາດວິເຄາະຄື້ນແຜ່ນດິນໄຫວ P (ຄື້ນຕົ້ນຕໍ) ເພື່ອອອກຄໍາເຕືອນພຽງແຕ່ວິນາທີກ່ອນທີ່ຈະມີຄື້ນຟອງທໍາລາຍ (S wave) ປະກົດ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການບາດເຈັບ.

ໃນການເຕືອນໄພຄື້ນຊູນາມິ, ເຊັນເຊີທີ່ວາງຢູ່ເທິງພື້ນທະເລສົມທົບກັບ AI ເພື່ອຕິດຕາມລະດັບນ້ໍາ, ຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍຂອງຄື້ນແລະກໍານົດພື້ນທີ່ທີ່ຖືກກະທົບ.

ດ້ວຍໄພນໍ້າຖ້ວມ, AI ຈະໃຊ້ຂໍ້ມູນປະລິມານນໍ້າຝົນ, ເຊັນເຊີລະດັບນໍ້າ ແລະຮູບພາບດາວທຽມເພື່ອຄາດຄະເນໄພນໍ້າຖ້ວມ ແລະພື້ນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ.

ໃນຂົງເຂດການປ້ອງກັນໄຟໄຫມ້ປ່າ, AI ສາມາດກໍານົດຈຸດທີ່ຜິດປົກກະຕິຜ່ານດາວທຽມແລະຄາດຄະເນທິດທາງຂອງການແຜ່ລາມຂອງໄຟໂດຍອີງໃສ່ລົມ, ພູມສັນຖານແລະຄວາມຊຸ່ມຊື່ນ.

ສຳລັບພາຍຸ, ເທັກໂນໂລຢີ Deep Learning ແມ່ນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະພາບຟັງດາວທຽມ, ດ້ວຍເຫດນີ້ການປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເສັ້ນທາງພາຍຸ ແລະ ການພະຍາກອນຄວາມແຮງ.

ໂຄງການປະຕິບັດຫຼາຍຢ່າງທີ່ນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ AI ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້.

ຫຼາຍໂຄງການປະຕິບັດໃນທົ່ວໂລກໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນປະສິດທິພາບທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງ AI ໃນການເຕືອນໄພໄພພິບັດທໍາມະຊາດ. ຕົວຢ່າງ, Google AI ນຳໃຊ້ລະບົບເຕືອນໄພນໍ້າຖ້ວມໃນປະເທດອິນເດຍ ແລະ ບັງກະລາເທດ, ຊ່ວຍປະຊາຊົນຫຼາຍສິບພັນຄົນໃຫ້ອົບພະຍົບກ່ອນທີ່ນໍ້າຈະເພີ່ມຂຶ້ນ.

ໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນ, ອົງການອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາຍີ່ປຸ່ນ (JMA) ໄດ້ນຳໃຊ້ AI ເພື່ອວິເຄາະຄື້ນແຜ່ນດິນໄຫວ ແລະ ອອກຄຳເຕືອນໄພແຜ່ນດິນໄຫວລ່ວງໜ້າເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍຫາຍ.

ອົງການ NASA ຍັງໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີ Deep Learning ຢູ່ໃນຂໍ້ມູນດາວທຽມເພື່ອກວດຫາໄຟປ່າ ແລະຄວາມສ່ຽງໄພນໍ້າຖ້ວມກ່ອນໄວ.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, Fathom Global ໄດ້ພັດທະນາແຜນທີ່ລະດັບນໍ້າຖ້ວມຕາມຖະຫນົນຢ່າງລະອຽດໂດຍການລວມເອົາພະລັງງານຂອງ AI ແລະເຕັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ທາງໄກ, ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປັບປຸງການກຽມພ້ອມໄພພິບັດແລະຄວາມສາມາດໃນການຕອບໂຕ້.

ສິ່ງທ້າທາຍ

ອີງຕາມຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ບາງພາກພື້ນຍັງຂາດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI, ເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫນ້ອຍລົງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ໂຄງສ້າງເຄືອຂ່າຍ ແລະອຸປະກອນເຊັນເຊີໃນຫຼາຍປະເທດທີ່ກຳລັງພັດທະນາແມ່ນມີຈຳກັດ, ບໍ່ພຽງພໍເພື່ອຮອງຮັບລະບົບເຕືອນໄພ AI ໃຫ້ເຮັດວຽກຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະ ກົງກັນ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ຄວາມສ່ຽງຂອງສັນຍານເຕືອນໄພທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສັບສົນໃນຊຸມຊົນຖ້າບໍ່ໄດ້ຮັບການກວດສອບແລະດັດແປງຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AI ສໍາລັບການເຕືອນໄພທໍາມະຊາດຄາດວ່າຈະສືບຕໍ່ເຕີບໂຕຢ່າງແຂງແຮງ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ປະສົມປະສານກັບເຄືອຂ່າຍ IoT ແລະ 5G ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ການສົ່ງຂໍ້ມູນໄວທີ່ສຸດ. ລະບົບເຕືອນໄພຫຼາຍພາສາຜ່ານໂທລະສັບ, ລຳໂພງ, ແລະເຄືອຂ່າຍສັງຄົມຈະເຂົ້າເຖິງຜູ້ຄົນໄດ້ຢ່າງຄ່ອງຕົວ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນຈະຊ່ວຍໃຫ້ AI ຮຽນຮູ້ໄດ້ດີຂຶ້ນ, ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນ, ໂດຍສະເພາະກັບໄພພິບັດໃນພາກພື້ນເຊັ່ນ: ຊູນາມິ ຫຼືພາຍຸເຂດຮ້ອນ.

ກັບໄປທີ່ຫົວຂໍ້

ຟານ​ໄຫ່ມ

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