Kas tehisintellekt võiks meid päästa looduskatastroofidest?

Looduskatastroofid on uskumatult ohtlikud. Neil on rahaline kulu, kuid nendega kaasneb sageli ka elu kaotamise oht. Kuigi tehnoloogia on nende sündmuste ennustamiseks paranenud, pole teadlased seda veel täiustanud.

AI võib aga olla järgmine suur asi katastroofide prognoosimisel. Oma õppimis- ja ümberõpetamisvõimega on tehisintellekt kahjude leevendamisel paljutõotav. Kuid kas see võib meid tõesti loodusõnnetustest päästa?

Andmetega tarkvara õpetamine

Teadlased juba ootavad, kuidas tehisintellekt võib aidata looduskatastroofe ennustada. Üks selline mudel analüüsinud viimase 40 aasta ilmaandmeid väiksema täpsusega, kuid palju suurema kiirusega. Need prognoosid võivad muutuda täpsemaks kiiremate hindamisaegadega, kui programmeerijad kohandavad ja õpetavad oma mudeleid ümber. Selle õppimispotentsiaali tõttu on tehisintellektil potentsiaal teavitada avalikkust loodusõnnetustest üha suurema kindlusega.

Tehisintellekti võime koguda ja tõlgendada suuri andmemahtusid osutub kasulikuks. Kliimamuutuste tõttu on Maa ilm muutunud palju ettearvamatumaks. Majaomanike ja ettevõtete jaoks valmistuda loodusõnnetusteks, peavad nad teadma, millal ja kus need sündmused juhtuda võivad. Teadlased laiendavad tehisintellekti ka ilmastikuga mitteseotud sündmustele, nagu maavärinad ja metsatulekahjud.

Tehisintellekti prognoosid võivad muutuda täpsemaks kiiremate hindamisaegadega, kui programmeerijad kohandavad ja õpetavad oma mudeleid ümber. 

Kuidas AI ennustab katastroofe

Kui teadlased on programmi nende loodusnähtuste kohta õpetanud, saab see teada, milliseid märke jälgida. Selle abil saab tehisintellekt täpsemalt määrata, millal katastroofid tabavad ja kui ohtlikud need on.

üleujutus

2018. aastal alustas Google AI rakendamist, et ennustada üleujutusi Indias. Alates selle käivitamisest on see programm nüüd laienenud Bangladeshi, võimaldades peaaegu 250 miljonit inimest saavad teatisi tõsiste üleujutuste kohta. Nad kasutasid vanemaid ja hiljuti kogutud andmeid, et õpetada oma tarkvarale ära tundma võimaliku katastroofi märke. Yale'iga läbi viidud uuringute kaudu leidis Google, et 65% inimestest, kes said nende üleujutuste kohta teate, otsustasid valmistuda või evakueeruda.

Praegu soovivad nad laieneda rohkem Bangladeshi ja saada need hoiatused kiiremini välja. 2020. aastal kahekordistasid nad oma prognoosimisaega, võimaldades inimestel valmistuda lisapäevaks. Google teavitab neid üleujutustest mõjutatud piirkondi ka sellest, kui palju vett on tõenäoline ja kus. Kui nende tehisintellekt õpib, võib see jätkuvalt anda inimestele täpset teavet selle kohta, kuidas üleujutused neid mõjutada võivad.

"Google kasutas vanemaid ja hiljuti kogutud andmeid, et õpetada oma tarkvarale ära tundma võimaliku katastroofi märke." 

Maavärinad

Geoteadlaste meeskond on alustanud maavärinate ennustamiseks masinõpet. Laboris, nende tehisintellekt oskas täpselt hinnata kui toimuvad niinimetatud laborivärinad. Teised Euroopas tehtud katsed kordasid nende tulemusi edukalt.

Hiljuti avaldas Paul Johnson esialgsest teadlaste meeskonnast dokumendi aeglase libisemisega maavärinate katsetamise kohta Ameerika Ühendriikide Vaikse ookeani loodeosas. Nende mudel võiks tuvastada nende maavärinate alguse päevi enne nende toimumist ja nad loodavad üha paremaid tulemusi.

Ehkki maavärinate ennetamise katset kritiseeritakse, nõustuvad need teadlased, et tegemist on vaid ühe loodusnähtuse vormiga ja nende ennustused ei tohiks erineda.

Tulekahjud

Krisha Rao – Ph.D. Stanfordi ülikooli tudeng – on välja töötanud tehisintellekti, et ennustada, kui palju kütust on võimalikul metsatulekahjul. Tarkvara määrab mikrolainete abil kindlaks, kui märjad on metsa lehed. Kui satelliit kogub suure hulga lehtedelt tagasi peegelduvaid laineid, on tulekahju oht väiksem. Tema modell on testitud 12 USA osariigis ja on olnud umbes 70% täpne.

Kuigi iga tulekahju on ainulaadne, loodavad teadlased, et tehisintellekt saab aidata. Kuna tarkvara jätkab erinevate tegurite tundmaõppimist, võib selle täpse prognoosimise määr tõusta.

"[Rao] mudelit on testitud 12 USA osariigis ja see on olnud umbes 70% täpne [tulekahjuohu kindlaksmääramisel]."

Orkaanid ja tornaadod

Varasemad orkaani prognoosimudelid on nende keerukuse tõttu olnud ebatäpsed. Vaikse ookeani loodeosa riikliku labori teadlased võisid aga leida viisi, kuidas kasutada tehisintellekti nende keerukuse usaldusväärsemaks mõõtmiseks. Nad õpetasid oma tarkvara ühenduse kohta orkaani käitumise, tuule kiiruse ning vee- ja õhutemperatuuri vahel. Need teadlased usuvad, et nende mudel võib ennustada, kuidas need tormid toimuvad ja kliimamuutused toimivad.

2020. aastal alustas riiklik atmosfääriuuringute keskus tornaadode ja rahe ennustamise tehisintellekti katsetamist. Nii ida- kui ka läänerannikul parandas nende mudel oluliselt traditsiooniliste prognooside täpsust. Lisaks tormide toimumiskoha ennustamisele määras nende tehisintellekt kindlaks, kas rahe või tuul tekitavad rohkem kahju. See kasutab umbes 40 erinevat atmosfääritegurit leida mustrid ja teha oma otsus.

Tehisintellekti kasutamine looduskatastroofide prognoosimiseks

Praegune prognoosimistehnoloogia on suhteliselt usaldusväärne, kuid seda saab täiustada. AI võib olla just see täiustus, mida ta vajab. Kuna see suudab analüüsida mustreid ja teha ennustusi kiiremini kui inimesed, võiksid meteoroloogid ja teised teadlased kasutada tehisintellekti äärmuslike ilmastikutingimuste tuvastamiseks enne, kui see juhtub täpsemalt. Selle õppimis- ja ümberõppimisvõime võib päästa rohkem inimesi loodusõnnetuste eest.

Samuti loe 10 võimalust tehisintellekti kasutamiseks hariduses