Как искусственный интеллект предсказывает бедствия



Искусственный интеллект помогает людям в различных областях, таких как обслуживание клиентов, торговля и здравоохранение. И теперь исследователи обнаружили, что ИИ (далее – искусственный интеллект) может использоваться для прогнозирования стихийных бедствий. С помощью огромного количества наборов данных хорошего качества ИИ может предсказать возникновение многочисленных стихийных бедствий, которые могут быть различием между жизнью и смертью для тысяч людей. 

Землетрясения

Исследователи собирают огромное количество сейсмических данных для анализа с использованием систем глубокого обучения. Искусственный интеллект может использовать сейсмические данные для анализа силы и характера землетрясений. Такие данные могут оказаться полезными для прогнозирования возникновения землетрясений. Например, Google и Гарвард разрабатывают систему искусственного интеллекта, которая может предсказывать повторные толчки землетрясения. Ученые изучили более 131 000 землетрясений и подземных толчков, чтобы построить нейронную сеть. Исследователи проверили нейронную сеть на 30 000 событий, и система более точно предсказала места повторных толчков по сравнению с традиционными методами.

Наводнения

Google строит платформу искусственного интеллекта для прогнозирования наводнений в Индии и предупреждения пользователей через Google Maps и Google Search, Данные для обучения системы искусственного интеллекта собираются с помощью записей осадков и моделирования наводнений. Аналогичным образом, исследователи разрабатывают системы на основе ИИ, которые могут извлекать уроки из данных об осадках и климате и проверять с помощью моделирования наводнений, которые могут предсказывать их лучше, чем традиционные системы. В качестве альтернативы, ИИ также может использоваться для мониторинга городских наводнений. Исследователи из Университета Данди в Соединенном Королевстве следят за городскими наводнениями, собирая краудсорсинговые данные с помощью Твиттера и других мобильных приложений. Данные содержат изображения и информацию о местоположении и ситуациях в местности, которая распознается AI. Такие системы могут использоваться для мониторинга и прогнозирования ущерба от наводнений наряду с другими методами. 

Извержения вулканов

Исследователи всегда боролись с поиском методов для эффективного прогнозирования стихийных бедствий, таких как извержения вулканов. Но сейчас ученые обучают ИИ распознавать крошечные частицы пепла от них. Форма частиц пепла может быть использована для идентификации типа вулкана. Такие разработки могут помочь в прогнозировании извержений и создании методов снижения вулканической опасности.

IBM разрабатывает Watson, который будет прогнозировать извержения вулканов с использованием сейсмических датчиков и геологических данных. 

Ураганы

Каждый год ураганы обходятся имущественному ущербу в миллионы долларов. Поэтому метеорологические отделы ищут более совершенные методы для прогнозирования стихийных бедствий, таких как ураганы и циклоны, и отслеживания их пути и интенсивности. С помощью более эффективных методов прогнозирования заинтересованные органы могут спасти больше жизней и уменьшить материальный ущерб.Недавно НАСА и Development Seed отслеживали ураган Харви, используя спутниковые снимки и машинное обучение. Этот метод оказался в шесть раз лучше, чем обычные методы, поскольку ураган можно отслеживать каждый час, а не каждые шесть часов с помощью традиционных методов. Таким образом, технологические разработки помогают в мониторинге ураганов и предвидении пути ураганов, что может помочь в усилиях по смягчению последствий.

Принятие ИИ для прогнозирования стихийных бедствий спасет миллионы жизней. Кроме того, наборы данных, проанализированные системами на базе AI, помогут понять масштабы и характер стихийных бедствий, таких как наводнения, землетрясения и цунами, которые могут помочь в более эффективном планировании инфраструктуры в подверженных стихийным бедствиям районах.

Как искусственный интеллект предсказывает бедствия


Оставить комментарий

avatar
  Подписаться  
Уведомление о
Яндекс.Метрика