人工知能と機械学習は自然災害から私たちを救えるか?

人工知能と機械学習は、地震、洪水、地滑りなどの大規模災害の予測と対応に役立ちます。これらを組み合わせることで、緊急時に救命ツールになり、災害管理の取り組みをサポートできます。 AI と機械学習に基づくロボット、センサー、ドローンは、災害時に正確な情報を提供する適切なプロトタイプになることができます。実際、いくつかの救援機関や政府は、これらのスマート分析ツールを使用して、不利な状況に対処し、災害救援プログラム中に効率的に調整することもできます。

テクノロジーの進歩により、より大きなデータに簡単にアクセスできるようになり、情報を効率的に分析できるようになりました。データ分析のようなテクノロジーが AI や ML と組み合わされると、本質的に固有でユーザー指向の新しいバージョンの AI が作成されます。これらのシステムにより、ユーザーは関連性のある的確な質問をすることができ、現在利用可能な複雑なデータセットから有用な回答を得ることができます。

地震

AI ベースの警報システムは、地震の予測方法を大幅に改善することができます。建物や近隣地域にセンサーを設置することで、P 波を検出し、事前に市民に警告することができます。

AI ベースの警告システムは、コンピューターにインストールされた関連データに基づいており、理論とモデルを提供します。ここでは、住宅建設に使用される材料の品質、いつ建てられたのか、地震が発生したときに倒壊する可能性についての情報がインストールされています。また、その地域が地震帯にあるかどうか、標高、土壌の質、湿度の量など、周囲の環境に関するデータを提供することもできます。

さらに、地震発生地域の交通量、救急車の総数、病院、消防署などに関する関連データでシステムを更新できます。最終的には、コンピューターが事前に危険地域と可能な死傷者数に関する情報を提供します。その辺に期待。コンピューターはまた、機械学習技術の助けを借りて理論とモデルを提供します。アルゴリズムを使用して地震のパターンと可能性を定義し、定期的に新しいモデルを考え出します。

その結果、災害時には通信システムが完全に途絶するため、困っている人に適切なタイミングで助けを送ることが困難な作業になります。ここでは、AI ベースのセンサーを使用して被害者の位置を特定できます。

洪水と地滑り

東南アジアは現在、定期的な洪水と水危機による気候変動の怒りに直面しています。市民は洪水や水危機に関連する Twitter でハッシュタグを使用でき、これらのツイートは IFIS でインデックス化されます。同様に、ドローンを使用して標高を特定し、地滑りの可能性を事前に検出できます。

大規模な行動と動きのデータを利用して、予測機械学習モデルを使用して、当局が正確な場所で犠牲者に物資を配布できるようにします。予測プログラミングはまだ初期段階ですが、災害救援の有望な未来を提供し​​ます。

1 つの懸念事項

1 つの懸念事項の目的は、救助活動中に必要なリソースを提供することによって緊急オペレーション センターを支援することです。彼らは、実際の災害を再現することにより、トレーニング目的のモジュールを計画しています。このようにして、彼らは手術中にうまく機能するように救助者を訓練することができます.彼らは、人工知能と機械学習に基づくツールを使用して地域をマッピングし、人々が自然災害に備えて警戒を怠らないようにしています。

ブルーライン グリッド

BlueLine Grid は、災害時に救助活動を支援するために開発されたモバイル通信プラットフォームです。テキスト、音声、位置情報、およびグループ サービスを通じて、すべてのユーザーをセキュリティ チーム、第一対応者、および法執行機関の認識されたグループにリンクします。このプラットフォームは信頼性が高く、ユーザーはエリア、近接性、または代理店に基づいて公共スタッフをすばやく見つけることができます。また、効果的な接続性、コミュニケーション、コラボレーションも育みます。

自然災害は、母なる自然がいかに強力であるかを示しています。人類が作成したものは、本質的に破壊可能であり、数秒で自然に破壊される可能性があります。つまり、自然災害は避けられないものであり、私たちがどれだけ努力しても止めることはできません。しかし、テクノロジーの助けを借りて、それらによって引き起こされる破壊を回避することができます。 AI と ML を一緒に使用して、人命と財産を救うことができます。しかし、これらのテクノロジーに完全に依存できるでしょうか。答えはまだ発見されていません。