هوش مصنوعی چگونه بلایای طبیعی را پیش بینی می کند؟

به گزارش دیباروز به نقل از ایتنا هوش مصنوعی به ابزاری قدرتمند در بهبود توانایی انسان در پیش بینی وقوع بلایای طبیعی تبدیل شده است که به کاهش تلفات انسانی و مادی و بهبود واکنش اضطراری کمک می کند.

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

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

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

پیش بینی سیل: سیل در اثر باران شدید یا آب شدن برف ایجاد می شود و می تواند خسارات قابل توجهی به خانه ها و اموال وارد کند.  هوش مصنوعی می تواند با استفاده از داده های آب و هوا مانند میزان بارندگی و سطح رودخانه ها پیش بینی های دقیقی در مورد احتمال وقوع سیل ارائه دهد. تکنیک های یادگیری ماشینی برای شناسایی مناطق آسیب پذیر در برابر سیل براساس داده های تاریخی استفاده می شوند.

 
طوفان ها: طوفان ها می توانند باعث تخریب گسترده شوند. بنابراین تشخیص زودهنگام این اتفاق بسیار مهم است. هوش مصنوعی می تواند تصاویر ماهواره ای و سایر داده های آب و هوا را تجزیه و تحلیل کند که به پیش بینی بهتر مسیر و شدت طوفان ها کمک می کند و مناطق تحت تاثیر را شناسایی کند. 

آتش سوزی جنگل ها: آتش سوزی می تواند به سرعت رخ دهد و مناطق وسیعی از زمین را از بین ببرد. پیش بینی این آتش سوزی ها می تواند در زمان هشدار 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 پهپادها یا ماهواره ها و همچنین داده های مربوط به موارد قبلی آتش سوزی استفاده شود. این داده ها برای شناسایی مکان هایی که ممکن است در آینده دچار آتش سوزی شوند ترکیب می شوند و در نتیجه اقدامات پیشگیرانه انجام می شود.

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. مدل های هوشمند همچنین امکان ردیابی میزان بارندگی و دما را در دوره های طولانی برای بهبود نتایج و شناسایی شرایط خشکسالی طولانی مدت فراهم می کنند.
 
تجزیه و تحلیل داده های زیست 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 ممکن است منجر به فاجعه شود استفاده می کند.

 رویدادهای شدید آب و هوایی: هوش مصنوعی می تواند به بهبود مدل های ریاضی برای پیش بینی رویدادهای شدید آب و هوایی مانند طوفان های برفی طوفان های استوایی و گردبادها کمک کند که می توانند خسارات عظیمی ایجاد کنند.

در پایان می توان گفت که هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند در بهبود نحوه برخورد با بلایای طبیعی است. با این حال پیش بینی ها ممکن است گاهی دقیق نباشند بنابراین برای تبدیل شدن به بخشی ضروری از استراتژی های مدیریت ریسک جهانی همچنان به توسعه مستمر نیاز دارد.

*بازنشر مطالب دیگر رسانه ها در دیباروز به منزله تأیید محتوای آن نیست و صرفا جهت آگاهی مخاطبان می باشد.

انتهای پیام