Come AI può e prevarrà i disastri
Di recente, le regioni intorno al Mar Morto in Giordania sono state allagate, causando la morte di 21 bambini che erano in gita scolastica e ferendone altri 35. Tali disastri colpiscono milioni di persone ogni anno e causano danni alla proprietà per centinaia di miliardi. Solo nel 2017, quasi 335 disastri naturali hanno colpito più di 95,6 milioni di persone e ucciso 9.697 persone , per un costo di circa 335 miliardi di dollari.
Ma l’impatto di questi fenomeni può essere ridotto se siamo in grado di prevedere il loro verificarsi. I sistemi basati su AI possono già prevedere i prezzi degli stock, che implicano l’analisi di numerose variabili. Allo stesso modo, i ricercatori stanno applicando l’intelligenza artificiale per prevedere con precisione i disastri naturali. Prevedendo il verificarsi di disastri naturali, possiamo salvare migliaia di vite e adottare misure adeguate per ridurre i danni alla proprietà.
Usare l’intelligenza artificiale per prevedere i disastri naturali
L’intelligenza artificiale ci ha aiutato in varie applicazioni come il servizio clienti, il commercio e l’assistenza sanitaria. E ora, i ricercatori hanno scoperto che l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere i disastri naturali. Con enormi quantità di dati di buona qualità, l’intelligenza artificiale può prevedere il verificarsi di numerosi disastri naturali, che possono essere la differenza tra la vita e la morte di migliaia di persone. Alcuni dei disastri naturali che possono essere previsti dall’IA sono:
terremoti
I ricercatori stanno raccogliendo enormi quantità di dati sismici per l’analisi utilizzando sistemi di apprendimento profondo. L’intelligenza artificiale può utilizzare i dati sismici per analizzare l’entità e i modelli dei terremoti. Tali dati possono rivelarsi utili per prevedere il verificarsi di terremoti. Ad esempio, Google e Harvard stanno sviluppando un sistema di intelligenza artificiale in grado di prevedere le scosse di assestamento di un terremoto. Gli scienziati hanno studiato oltre 131.000 terremoti e scosse di assestamento per costruire una rete neurale. I ricercatori hanno testato la rete neurale su 30.000 eventi e il sistema ha predetto le posizioni di post-blocco più precisamente rispetto ai metodi tradizionali.
Allo stesso modo, più ricercatori stanno creando le proprie applicazioni per prevedere terremoti e scosse di assestamento. In futuro potremmo essere in grado di prevedere i terremoti e le autorità potranno avviare le operazioni di evacuazione di conseguenza. Attualmente, il Giappone utilizza i satelliti per analizzare le immagini della terra per prevedere i disastri naturali. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale cercano cambiamenti nelle immagini per prevedere il rischio di disastri come terremoti e tsunami. Inoltre, questi sistemi monitorano anche le infrastrutture obsolete. I sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di rilevare deformazioni nelle strutture, che possono essere utilizzate per ridurre il danno causato dal collasso di edifici e ponti o dal calare delle strade.
inondazioni
Google sta creando una piattaforma AI per prevedere le inondazioni in India e avvisare gli utenti tramite Google Maps e Ricerca Google. I dati per la formazione del sistema di IA sono raccolti con l’aiuto di record di precipitazioni e simulazioni di inondazioni. Allo stesso modo, i ricercatori stanno sviluppando sistemi basati sull’intelligenza artificiale che possono apprendere dalle registrazioni delle precipitazioni e dal clima e testati con simulazioni di alluvioni, che possono prevedere le inondazioni meglio dei sistemi tradizionali. In alternativa, l’intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per monitorare le inondazioni urbane. I ricercatori dell’università di Dundee nel Regno Unito stanno monitorando le inondazioni urbane raccogliendo dati di crowdsourcing con Twitter e altre app mobili. I dati contengono immagini e informazioni sulla posizione e le situazioni in una località, che è riconosciuta dall’IA. Tali sistemi possono essere utilizzati per monitorare e prevedere il danno causato dalle inondazioni insieme ad altri metodi. Allo stesso modo, le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale el’apprendimento approfondito è utile per la gestione delle catastrofi.
Eruzioni vulcaniche
I ricercatori hanno sempre lottato con la ricerca di metodi per prevedere in modo efficace disastri naturali come le eruzioni vulcaniche. Ma ora gli scienziati stanno addestrando l’IA a riconoscere minuscole particelle di cenere dai vulcani. La forma delle particelle di cenere può essere utilizzata per identificare il tipo di vulcano. Tali sviluppi possono aiutare a prevedere le eruzioni e a creare tecniche di mitigazione del pericolo vulcanico.
IBM sta sviluppando Watson che prevede le eruzioni vulcaniche utilizzando sensori sismici e dati geologici. IBM punta a prevedere le posizioni e l’intensità delle eruzioni con l’aiuto di Watson. Tali applicazioni possono aiutare a prevenire la perdita di vite umane nelle aree circostanti i vulcani attivi.
uragani
Ogni anno gli uragani costano danni alla proprietà per milioni di dollari. Pertanto, i dipartimenti meteorologici sono alla ricerca di tecniche migliori per prevedere disastri naturali come uragani e cicloni e tracciare il loro percorso e la loro intensità. Con tecniche di predizione più efficaci, le autorità interessate possono salvare più vite e ridurre i danni alla proprietà.
Di recente, la NASA e il seme di sviluppo hanno monitorato l’uragano Harvey usando immagini satellitari e apprendimento automatico. Il metodo si è dimostrato sei volte migliore delle solite tecniche, poiché l’uragano può essere monitorato ogni ora invece che ogni sei ore con i metodi tradizionali. Pertanto, gli sviluppi tecnologici stanno aiutando a monitorare gli uragani e a prevedere il percorso degli uragani, che possono contribuire agli sforzi di mitigazione.
Realizzare i limiti dell’IA
Sebbene l’intelligenza artificiale sia sufficientemente avanzata per aiutare in varie applicazioni, i limiti dell’intelligenza artificiale impediscono l’uso della tecnologia nelle applicazioni del mondo reale. Uno dei limiti dell’intelligenza artificiale è che l’IA può competere con gli umani nel volume e nella velocità delle operazioni, ma non nella qualità della predizione. Ci sono vari casi in cui l’intelligenza artificiale può commettere errori. I dati forniti al sistema vengono raccolti dagli esseri umani, che possono essere difettosi. Quindi, i risultati prodotti dall’IA potrebbero essere imprecisi. Inoltre, guardando le tendenze precedenti nell’adozione dell’IA, abbiamo la tendenza a essere troppo dipendenti dall’IA. Quindi, se l’IA commette un errore, ci fideremmo ancora del sistema e agire di conseguenza. Ad esempio, se il sistema che prevede scosse di assestamento sismico commette un errore nel predire la posizione della scossa di assestamento, innumerevoli vite saranno perse. Pertanto, i ricercatori devono ancora condurre numerosi test per rendere la tecnologia affidabile e adatta per l’implementazione nella vita reale.
Un altro problema con l’intelligenza artificiale è che i dati si basano su record passati di disastri naturali. Pertanto, le applicazioni basate su AI non sono in grado di elaborare le tendenze e le grandezze mutevoli dei disastri naturali come inondazioni e terremoti. E non c’è modo di introdurre l’effetto del cambiamento climatico sui disastri naturali nelle attuali applicazioni alimentate ad intelligenza artificiale. Poiché l’intelligenza artificiale è addestrata usando le registrazioni passate, i sistemi non sono in grado di analizzare gli effetti dei cambiamenti climatici. Quindi, è difficile per l’intelligenza artificiale prevedere le tendenze a lungo termine di vari disastri naturali che sono influenzati dai cambiamenti climatici.
Sviluppo di una tabella di marcia per la distribuzione di intelligenza artificiale
L’introduzione di tecnologie moderne come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sarà utile per prevedere i disastri naturali. Ma è essenziale affrontare i limiti della tecnologia prima di implementare l’IA nelle applicazioni del mondo reale. Quindi, i ricercatori devono concentrarsi sulla risoluzione dei problemi esistenti con l’intelligenza artificiale.
Per implementare con successo l’intelligenza artificiale, le organizzazioni governative hanno bisogno di una tabella di marcia che possa semplificare il processo di adozione. La tabella di marcia per l’adozione e l’applicazione efficaci contiene i seguenti passaggi:
Assumi ricercatori esperti ed esperti di tecnologia che hanno lavorato con l’intelligenza artificiale.
Raccogli dati di buona qualità per addestrare l’applicazione alimentata dall’IA.
Arruolare professionisti qualificati che possono aiutare nella creazione di strategie di adozione.
Aggiorna la corrente nell’organizzazione governativa.
Educare il personale governativo sull’intelligenza artificiale.
L’adozione dell’IA per prevedere i disastri naturali salverà milioni di vite. Inoltre, i set di dati analizzati dai sistemi basati sull’intelligenza artificiale aiuteranno a comprendere l’entità e gli schemi dei disastri naturali come inondazioni, terremoti e tsunami, che possono aiutare a pianificare meglio le infrastrutture in aree soggette a disastri. Pertanto, le organizzazioni governative devono implementare l’IA per prevedere i disastri naturali e monitorarli accuratamente per garantire la sicurezza dei loro cittadini.