هوش مصنوعی چگونه بلایای طبیعی را پیش‌بینی می‌کند؟

استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی در این زمینه به تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای بستگی دارد که پردازش آنها دشوار است تا دقت پیش‌بینی‌ها از طریق یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی عمیق بهبود یابد.

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

پیش‌بینی زمین لرزه: اگرچه زلزله‌ها بلایای طبیعی  محسوب می‌شوند  که پیش‌بینی آن‌ها دشوار است، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های زمین‌شناسی از لرزه‌سنج‌های پراکنده در سراسر زمین برای کشف الگوهایی که ممکن است نشان‌دهنده وقوع زلزله‌ای در آینده باشد، به بهبود درک ما از الگوهای زلزله کمک کند. اگرچه هنوز پیش‌بینی اولیه زلزله در مراحل ابتدایی است، اما استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند دقت این پیش‌بینی‌ها را در بلندمدت بهبود بخشد.

پیش بینی سیل: سیل در اثر باران شدید یا آب شدن برف ایجاد می‌شود و می‌تواند خسارات قابل توجهی به خانه‌ها و اموال وارد کند.  هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های آب و هوا، مانند میزان بارندگی و سطح رودخانه‌ها، پیش‌بینی‌های دقیقی در مورد احتمال وقوع سیل ارائه دهد. تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی مناطق آسیب‌پذیر در برابر سیل براساس داده‌های تاریخی استفاده می‌شوند.

طوفان‌ها: طوفان‌ها می‌توانند باعث تخریب گسترده شوند. بنابراین، تشخیص زودهنگام این اتفاق بسیار مهم است. هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر ماهواره‌ای و سایر داده‌های آب و هوا را تجزیه و تحلیل کند که به پیش‌بینی بهتر مسیر و شدت طوفان‌ها کمک می‌کند و مناطق تحت تاثیر را شناسایی کند. 

آتش سوزی جنگل‌ها: آتش سوزی می‌تواند به سرعت رخ دهد و مناطق وسیعی از زمین را از بین ببرد. پیش‌بینی این آتش‌سوزی‌ها می‌تواند در زمان هشدار به مردم صرفه‌جویی کند.

خوشبختانه، هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های آب و هوا، مانند دما، رطوبت، عکس‌های هوایی و فیلم‌های جمع آوری شده توسط پهپادها یا ماهواره‌ها و همچنین داده‌های مربوط به موارد قبلی آتش سوزی استفاده شود. این داده‌ها برای شناسایی مکان‌هایی که ممکن است در آینده دچار آتش‌سوزی شوند، ترکیب می‌شوند و در نتیجه اقدامات پیشگیرانه انجام می‌شود.

پیش بینی خشکسالی: خشکسالی تهدید بزرگی برای کشاورزی و تامین آب است. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های آب و هوایی از منابع متعدد، از جمله ماهواره ها، برای شناسایی علائم اولیه خشکسالی، به پیش بینی وقوع آن کمک می کند. مدل‌های هوشمند همچنین امکان ردیابی میزان بارندگی و دما را در دوره‌های طولانی برای بهبود نتایج و شناسایی شرایط خشکسالی طولانی‌مدت فراهم می‌کنند.
 

تجزیه و تحلیل داده‌های زیست محیطی: مقادیر زیادی از داده‌های زیست محیطی موجود را می‌توان برای بهبود پیش بینی بلایای طبیعی تجزیه و تحلیل کرد. هوش مصنوعی از داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط ایستگاه‌های هواشناسی، ماهواره‌ها و هواپیماهای بدون سرنشین برای شناسایی تغییرات محیطی که ممکن است منجر به فاجعه شود، استفاده می‌کند.

 رویدادهای شدید آب و هوایی: هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود مدل‌های ریاضی برای پیش‌بینی رویدادهای شدید آب و هوایی مانند طوفان‌های برفی، طوفان‌های استوایی و گردبادها کمک کند که می‌توانند خسارات عظیمی ایجاد کنند.

در پایان می‌توان گفت که هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند در بهبود نحوه برخورد با بلایای طبیعی است. با این حال، پیش‌بینی‌ها ممکن است گاهی دقیق نباشند، بنابراین برای تبدیل شدن به بخشی ضروری از استراتژی‌های مدیریت ریسک جهانی، همچنان به توسعه مستمر نیاز دارد.