هوش مصنوعی چگونه بلایای طبیعی را پیش بینی می کند؟

به گزارش یومیر به نقل از ایتنا هوش مصنوعی به ابزاری قدرتمند برای بهبود توانایی انسان در پیش بینی وقوع بلایای طبیعی کمک به کاهش تلفات انسانی و مادی و بهبود آمادگی در شرایط اضطراری تبدیل شده است.

استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی در این زمینه به تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و پیچیده ای بستگی دارد که پردازش آنها برای بهبود دقت پیش بینی ها از طریق یادگیری ماشین و شبکه های عصبی عمیق دشوار است.

برخی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در این زمینه عبارتند از:

پیش بینی زلزله: اگرچه زلزله ها بلایای طبیعی هستند که پیش بینی آن ها دشوار است اما هوش مصنوعی می تواند با تجزیه و تحلیل داده های زمین شناسی از لرزه سنج های پراکنده در سراسر زمین برای شناسایی الگوهایی که ممکن است نشان دهنده زلزله های آینده باشد به بهبود درک ما از الگوهای زلزله کمک کند. اگرچه پیش بینی اولیه زلزله هنوز در مراحل اولیه است اما استفاده از هوش مصنوعی می تواند دقت این پیش بینی ها را در درازمدت بهبود بخشد.

پیش بینی سیل: سیل در اثر باران شدید یا آب شدن برف ایجاد می شود و می تواند خسارت قابل توجهی به خانه ها و اموال وارد کند. هوش مصنوعی می تواند از داده های آب وهوا مانند میزان بارندگی و سطح رودخانه ها برای پیش بینی دقیق احتمال وقوع سیل استفاده کند. تکنیک های یادگیری ماشینی برای شناسایی مناطق آسیب پذیر سیل بر اساس داده های تاریخی استفاده می شود.

طوفان ها: طوفان ها می توانند باعث تخریب گسترده شوند. بنابراین تشخیص زودهنگام بسیار مهم است. هوش مصنوعی می تواند تصاویر ماهواره ای و سایر داده های آب و هوا را برای پیش بینی بهتر مسیر و شدت طوفان ها و شناسایی مناطق آسیب دیده تجزیه و تحلیل کند.

آتش سوزی جنگل: آتش سوزی می تواند به سرعت شروع شود و مناطق وسیعی را از بین ببرد. پیش بینی این آتش سوزی ها می تواند در زمان هشدار دادن به مردم صرفه جویی کند.

خوشبختانه هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های آب و هوا مانند دما رطوبت عکس های هوایی و فیلم های جمع آوری شده توسط هواپیماهای بدون سرنشین یا ماهواره ها و همچنین داده های حوادث آتش سوزی گذشته استفاده شود. این داده ها برای شناسایی مکان هایی که ممکن است در آینده آتش سوزی را تجربه کنند ترکیب می شوند که منجر به اقدامات پیشگیرانه می شود.

پیش بینی خشکسالی: خشکسالی یک تهدید بزرگ برای کشاورزی و تامین آب است. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های آب و هوا از منابع متعدد از جمله ماهواره ها برای شناسایی علائم اولیه خشکسالی به پیش بینی خشکسالی کمک می کند. مدل های هوشمند همچنین توانایی ردیابی بارش و دما را در دوره های طولانی برای بهبود نتایج و شناسایی شرایط خشکسالی طولانی مدت فراهم می کنند.

تجزیه و تحلیل داده های محیطی: مقادیر زیادی از داده های زیست محیطی موجود را می توان برای بهبود پیش بینی بلایای طبیعی تجزیه و تحلیل کرد. هوش مصنوعی از داده های جمع آوری شده توسط ایستگاه های هواشناسی ماهواره ها و هواپیماهای بدون سرنشین برای شناسایی تغییرات محیطی که می تواند منجر به فاجعه شود استفاده می کند.

حوادث آب و هوایی شدید: هوش مصنوعی می تواند به بهبود مدل های ریاضی برای پیش بینی رویدادهای شدید آب و هوایی مانند کولاک طوفان های استوایی و گردباد که می توانند خسارات عظیمی را به همراه داشته باشند کمک کند.

در پایان می توان گفت که هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای بهبود روش های مقابله با بلایای طبیعی است. اما پیش بینی ممکن است گاهی دقیق نباشد بنابراین هنوز باید تکامل یابد تا به بخشی اساسی از استراتژی های مدیریت ریسک جهانی تبدیل شود.

* بازنشر مطالب سایر رسانه ها در یومیر به معنای تایید محتوای آن نیست و صرفا جهت اطلاع مخاطبان است.

انتهای پیام