自然災害は非常に危険です。 彼らには金銭的な費用がかかりますが、多くの場合、命を失うリスクも伴います。 テクノロジーはこれらのイベントを予測するために改善されましたが、研究者はまだそれを完成させていません。
ただし、AIは災害予測における次の大きなものになる可能性があります。 人工知能は、学習して再教育する能力を備えているため、被害の軽減に大きな期待が寄せられています。 しかし、それは本当に私たちを自然災害から救うことができるでしょうか？
データを使ってソフトウェアを教える
科学者たちはすでに、人工知能が自然災害の予測にどのように役立つかを予測しています。 そのようなモデルのXNUMXつ 過去40年間の気象データの分析 精度は低くなりますが、速度ははるかに速くなります。 これらの予測は、プログラマーがモデルを調整して再教育するため、評価時間が短縮され、より正確になる可能性があります。 この学習の可能性のために、AIはより確実に自然災害を一般の人々に通知する可能性があります。
大量のデータを収集して解釈する人工知能の能力は有益であることが証明されます。 気候変動により、地球の天気ははるかに予測不可能になっています。 住宅所有者と企業のために 自然災害に備えるために、これらのイベントがいつどこで発生する可能性があるかを知る必要があります。 研究者たちはまた、AIを地震や山火事などの非天候の発生に拡大しています。
「プログラマーがモデルを調整して再教育することで、人工知能の予測がより正確になり、評価時間が短縮されます」
AIが災害をどのように予測しているか
科学者がこれらの自然現象についてプログラムを教えたら、注意すべき兆候を学ぶことができます。 これにより、人工知能は、災害がいつ発生し、どれほど危険になるかをより正確に判断できます。
洪水
2018年、Googleはインドの洪水を予測するためのAIの実装を開始しました。 開始以来、このプログラムは現在バングラデシュに拡大しており、ほぼ 通知を受け取る250億XNUMX万人 深刻な洪水について。 彼らは、古くて最近収集されたデータを使用して、潜在的な災害の兆候を認識する方法をソフトウェアに教えました。 グーグルはエールとの調査を通じて、これらの洪水の通知を受け取った人々の65％が準備または避難を選択したことを発見しました。
現在、彼らはより多くのバングラデシュに拡大し、これらのアラートをより早く発信することを目指しています。 2020年に、彼らは予測時間をXNUMX倍にし、人々がXNUMX日余分に準備できるようにしました。 グーグルはまた、これらの洪水の影響を受けた地域に、どのくらいの水がどこにある可能性があるかを知らせています。 AIが学習するにつれて、洪水が彼らにどのように影響するかについての正確な情報を人々に提供し続けることができます。
「Googleは、古くて最近収集されたデータを使用して、潜在的な災害の兆候を認識する方法をソフトウェアに教えました。」
地震
地球科学者のチームは、機械学習を使用して地震を予測し始めました。 ラボでは、彼らのAI 正確に評価することができました いわゆる「ラボ地震」が発生するとき。 ヨーロッパでの他の実験は、彼らの発見をうまく再現しました。
最近、研究者の最初のチームのポール・ジョンソンは、米国の太平洋岸北西部でのスロースリップ地震のフィールドテストに関する論文を発表しました。 彼らのモデルは、地震が発生する数日前にこれらの地震の始まりを特定することができ、ますます良い結果を期待しています。
地震を予測しようとすることについていくつかの批判がありますが、これらの科学者は、それらが単なる自然現象の別の形態であり、彼らの予測も同じであるべきであることに同意します。
火災
Krisha Rao –博士号スタンフォード大学の学生–森林火災の可能性がある燃料の量を予測するAIを開発しました。 ソフトウェアは、マイクロ波を使用して、森の葉がどれだけ濡れているかを判断します。 衛星が葉で反射された多数の波を拾う場合、火災のリスクは低くなります。 彼のモデル 米国の12州でテストされています 約70％正確です。
すべての火災は独特ですが、研究者はAIが役立つことを望んでいます。 ソフトウェアがさまざまな要因について学習し続けると、正確な予測率が上がる可能性があります。
「[Raoの]モデルは米国の12州でテストされており、[火災のリスクを判断する上で]約70％正確です。」
ハリケーンと竜巻
以前のハリケーン予報モデルは、その複雑さのために不正確でした。 ただし、パシフィックノースウェスト国立研究所の科学者は、AIを使用してこれらの複雑さをより確実に測定する方法を見つけた可能性があります。 彼ら 接続について彼らのソフトウェアを教えた ハリケーンの振る舞い、風速、水温と気温の間。 これらの研究者は、彼らのモデルが、これらの嵐が起こっているときや気候変動としてどのように作用するかを予測できると信じています。
2020年に、米国大気研究センターは竜巻と雹のAI予測のテストを開始しました。 東海岸と西海岸の両方で、彼らのモデルは従来の予測の精度を大幅に改善しました。 嵐が発生した場所を予測するだけでなく、彼らの人工知能は、雹や風からより多くの被害をもたらすかどうかを判断しました。 これ 約40の異なる大気要因を利用します パターンを見つけて決定を下すために。
自然災害を予測するための人工知能の使用
現在の予測技術はかなり信頼できますが、改善することができます。 AIはそれが必要とする非常に改善である可能性があります。 パターンを分析し、人間よりも速く予測できるため、気象学者や他の科学者は、人工知能を使用して、異常気象が発生する前にそれをより正確に特定できます。 その学習能力と再学習能力は、より多くの人々を自然災害から救うことができます。
