Искусственный интеллект для раннего оповещения о стихийных бедствиях

ИИ помогает обеспечивать раннее оповещение о стихийных бедствиях, таких как землетрясения, наводнения и цунами, анализируя данные датчиков и спутников, а также моделируя распространение сигналов, помогая защитить людей и минимизировать ущерб.

Некоторые технологии искусственного интеллекта 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.

Объём метеорологических, геологических данных, спутниковых снимков… становится всё больше, и людям сложно обрабатывать их вовремя. Именно в это время ИИ демонстрирует свою силу.

Системы оповещения о стихийных бедствиях на основе искусственного интеллекта используют множество передовых технологий. В частности, машинное обучение (МО) помогает обнаруживать аномальные сигналы на основе сейсмических, гидрологических и метеорологических данных, а глубокое обучение поддерживает анализ спутниковых изображений и метеорологических радаров для автоматического определения структуры 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 базе 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 выявлять изменения влажности, температуры и растительности — важные факторы для прогнозирования риска внезапных наводнений или лесных пожаров.

Как ИИ помогает предупреждать о стихийных бедствиях?

Для помощи в прогнозировании погоды было разработано несколько технологий искусственного интеллекта.

Во многих странах мира ИИ успешно применяется для предупреждения о стихийных бедствиях. В частности, при землетрясениях ИИ способен анализировать продольные сейсмические волны (первичные волны) и выдавать предупреждения за несколько секунд до появления разрушительной S-волны, что помогает минимизировать потери.

При предупреждении о цунами датчики, размещенные на морском дне, в сочетании с искусственным интеллектом контролируют 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 наводнения и зон риска.

В области предотвращения лесных пожаров ИИ может выявлять необычные очаги возгорания с помощью спутника и прогнозировать направление распространения огня на основе данных о ветре, рельефе местности и влажности.

В случае штормов технология глубокого обучения применяется для анализа спутниковых снимков облаков, что позволяет повысить точность прогнозов траектории и интенсивности штормов.

Реализовано множество практических проектов с использованием технологий искусственного интеллекта.

Множество практических проектов по всему миру продемонстрировали впечатляющую 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 уровень воды.

В Японии Японское метеорологическое агентство (JMA) применило ИИ для анализа сейсмических волн и выпуска ранних предупреждений о землетрясениях для минимизации ущерба.

NASA 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 мнению экспертов, в некоторых регионах по-прежнему не хватает качественных данных для обучения моделей ИИ, что снижает точность прогнозов. Кроме того, сетевая инфраструктура и сенсорные устройства во многих развивающихся странах ограничены и недостаточны для эффективной и синхронной работы систем оповещения на основе ИИ.

Кроме того, риск ложной тревоги может вызвать путаницу в обществе, если она не будет должным образом проверена и отрегулирована.

Однако ожидается, что применение ИИ для оповещения о стихийных бедствиях продолжит активно развиваться, особенно в сочетании с Интернетом вещей и сетями 5G, обеспечивающими сверхбыструю передачу данных. Многоязычные системы оповещения, доступные через телефоны, громкоговорители и социальные сети, позволят людям быть более гибкими.

Кроме того, обмен данными через границы поможет ИИ лучше учиться, повышая точность прогнозов, особенно в отношении региональных катастроф, таких как цунами или тропические штормы.

Вернуться к теме

ФАН ХАЙ ДАНГ

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