Kecerdasan buatan memberikan amaran awal tentang bencana alam

AI membantu memberikan amaran awal tentang bencana alam seperti gempa bumi, banjir dan tsunami dengan menganalisis data sensor dan satelit serta mensimulasikan penyebaran, membantu melindungi orang ramai dan meminimumkan kerosakan.

Sesetengah teknologi AI boleh membantu mengesan tanda awal bencana alam.

Dalam konteks bencana alam yang semakin sengit dan tidak dapat diramalkan, daripada gempa bumi, tsunami, banjir hingga kebakaran hutan, ribut tropika..., kecerdasan buatan (AI) menjadi alat sokongan yang berkuasa untuk membantu orang ramai memberikan amaran awal dan meminimumkan kerosakan.

Belajar daripada data, mengesan anomali

Sebelum bencana alam berlaku, alam semula jadi sering "menghantar" isyarat amaran awal, seperti gegaran kecil sebelum gempa bumi besar, perubahan paras air sebelum tsunami, atau struktur awan luar biasa yang menandakan taufan super.

Dengan volum data meteorologi, geologi, imej satelit dan lain-lain yang semakin meningkat, sukar bagi manusia untuk memprosesnya dalam masa. Ini juga masanya AI menunjukkan kekuatannya.

Sistem amaran bencana berasaskan AI menggunakan banyak teknologi canggih. Secara khusus, Pembelajaran Mesin (ML) membantu mengesan isyarat tidak normal daripada data seismik, hidrologi dan meteorologi, manakala Pembelajaran Dalam menyokong analisis imej satelit dan radar cuaca untuk mengenal pasti struktur awan ribut secara automatik serta mengira laluan dan keamatan.

Selain itu, teknologi pemprosesan data masa nyata daripada peranti IoT yang terletak di kawasan berisiko tinggi membolehkan penyediaan maklumat berterusan tentang getaran, arus dan kelajuan angin.

Sistem simulasi berasaskan AI juga mampu meramalkan penyebaran tsunami, tahap kebakaran hutan atau zon banjir, menyokong pemindahan tepat pada masanya dan rancangan menyelamat.

Khususnya, apabila menggabungkan teknologi penderiaan jauh dengan data satelit seperti Sentinel, Landsat atau Copernicus, model AI juga boleh mengenal pasti perubahan dalam kelembapan, suhu dan tumbuh-tumbuhan - faktor penting untuk meramalkan risiko banjir kilat atau kebakaran hutan.

Bagaimanakah AI membantu memberi amaran tentang bencana alam?

Beberapa teknologi AI telah dibangunkan untuk membantu dalam ramalan cuaca.

Di seluruh dunia , banyak negara telah berjaya menggunakan AI dalam memberi amaran tentang bencana alam. Khususnya, untuk gempa bumi, AI mampu menganalisis gelombang seismik P (gelombang utama) untuk mengeluarkan amaran hanya beberapa saat sebelum gelombang pemusnah (gelombang S) muncul, membantu meminimumkan korban.

Dalam amaran tsunami, penderia yang diletakkan di dasar laut bergabung dengan AI untuk memantau paras air, mensimulasikan perambatan gelombang dan menentukan kawasan yang terjejas.

Dengan banjir, AI memanfaatkan data hujan, penderia paras air dan imejan satelit untuk meramalkan potensi banjir dan kawasan berisiko.

Dalam bidang pencegahan kebakaran hutan, AI boleh mengenal pasti titik panas luar biasa melalui satelit dan meramalkan arah penyebaran api berdasarkan keadaan angin, rupa bumi dan kelembapan.

Untuk ribut, teknologi Pembelajaran Dalam digunakan untuk menganalisis imej awan satelit, dengan itu meningkatkan ketepatan laluan ribut dan ramalan intensiti.

Banyak projek praktikal menggunakan teknologi AI telah digunakan.

Banyak projek praktikal di seluruh dunia telah menunjukkan keberkesanan AI yang luar biasa dalam amaran bencana alam. Sebagai contoh, Google AI menggunakan sistem amaran banjir di India dan Bangladesh, membantu berpuluh-puluh ribu orang berpindah sebelum air naik.

Di Jepun, Agensi Meteorologi Jepun (JMA) telah menggunakan AI untuk menganalisis gelombang seismik dan mengeluarkan amaran gempa bumi awal untuk meminimumkan kerosakan.

NASA juga menggunakan teknologi Pembelajaran Dalam pada data satelit untuk mengesan kebakaran hutan dan risiko banjir lebih awal.

Sementara itu, Fathom Global telah membangunkan peta banjir peringkat jalan yang terperinci dengan menggabungkan kuasa AI dan teknologi penderiaan jauh, menyumbang kepada peningkatan kesiapsiagaan bencana dan keupayaan tindak balas.

Cabarannya

Menurut pakar, sesetengah wilayah masih kekurangan data berkualiti tinggi untuk melatih model AI, menjadikan ramalan kurang tepat. Selain itu, infrastruktur rangkaian dan peralatan penderia di banyak negara membangun adalah terhad, tidak mencukupi untuk menyokong sistem amaran AI untuk beroperasi dengan berkesan dan serentak.

Selain itu, risiko penggera palsu boleh menyebabkan kekeliruan dalam komuniti jika tidak disahkan dan diselaraskan dengan betul.

Walau bagaimanapun, AI untuk amaran bencana alam dijangka terus berkembang dengan kukuh, terutamanya apabila digabungkan dengan rangkaian IoT dan 5G untuk membantu menghantar data dengan sangat pantas. Sistem amaran berbilang bahasa melalui telefon, pembesar suara dan rangkaian sosial akan menjangkau orang dengan lebih fleksibel.

Selain itu, perkongsian data merentas sempadan akan membantu AI belajar dengan lebih baik, meningkatkan ketepatan ramalan, terutamanya untuk bencana serantau seperti tsunami atau ribut tropika.

Kembali ke topik

PHAN HAI DANG

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