인공 지능과 기계 학습은 지진, 홍수, 산사태와 같은 대규모 재해를 예측하고 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 함께 사용하면 비상 시 생명을 구하는 도구가 되어 재난 관리 노력을 지원할 수 있습니다. AI와 기계 학습을 기반으로 하는 로봇, 센서 및 드론은 재난 발생 시 정확한 정보를 제공하는 관련 프로토타입이 될 수 있습니다. 실제로 여러 구호 기관과 정부에서도 이러한 스마트 분석 도구를 사용하여 재난 구호 프로그램 중에 불리한 상황을 처리하고 효율적으로 조정할 수 있습니다.
기술의 발전으로 더 큰 데이터에 쉽게 접근하고 정보를 효율적으로 분석할 수 있는 기회를 제공합니다. 데이터 분석과 같은 기술이 AI 및 ML과 결합되면 본질적으로 특정하고 사용자 지향적인 새로운 버전의 AI가 생성됩니다. 이러한 시스템을 통해 사용자는 관련성 있고 핵심적인 질문을 하여 현재 사용 가능한 복잡한 데이터 세트에서 유용한 답변을 제공할 수 있습니다.
지진
AI 기반 경고 시스템은 우리가 지진을 예측하는 방식을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 건물 및 인근 지역에 센서를 설치하여 P파를 감지하여 시민들에게 사전에 경고할 수 있습니다.
AI 기반 경고 시스템은 컴퓨터에 설치된 관련 데이터를 기반으로 이론과 모델을 제공합니다. 여기에는 주택 건축에 사용되는 재료의 품질, 건축 시기, 지진 발생 시 무너질 가능성에 대한 정보가 설치되어 있습니다. 또한 해당 지역이 지진대에 속해 있는지 여부, 고도, 토양의 질, 습도 등 주변 환경에 대한 데이터를 제공할 수 있습니다.
또한 지진 지역의 교통량, 구급차, 병원, 소방서 등의 총 수에 대한 관련 데이터로 시스템을 업데이트할 수 있습니다. 결국 컴퓨터는 위험 지역에 대한 정보와 가능한 사상자 수를 미리 제공합니다. 그 지역에서 기대합니다. 컴퓨터는 또한 기계 학습 기술의 도움으로 이론과 모델을 제공할 것입니다. 알고리즘을 사용하여 지진의 패턴과 가능성을 정의하고 정기적으로 새로운 모델을 제시합니다.
그 결과 재난이 발생하면 통신 시스템이 완전히 두절되기 때문에 적시에 도움이 필요한 사람들에게 도움을 보내는 것은 어려운 일이 됩니다. 여기에서 AI 기반 센서를 사용하여 피해자를 찾을 수 있습니다.
홍수 및 산사태
동남아시아는 현재 정기적인 홍수와 물 위기로 기후변화의 분노에 직면해 있습니다. 시민들은 트위터에서 홍수 또는 물 위기와 관련된 해시태그를 사용할 수 있으며 이러한 트윗은 IFIS에 색인이 생성됩니다. 마찬가지로 드론을 사용하여 고도를 파악하고 산사태 가능성을 미리 감지할 수 있습니다.
더 큰 규모의 행동 및 이동 데이터의 도움으로 우리는 예측 기계 학습 모델을 사용하여 공무원이 정확한 장소에서 피해자에게 물품을 배포할 수 있도록 도울 수 있습니다. 예측 프로그래밍은 아직 초기 단계에 있지만 재해 구호를 위한 유망한 미래를 제공합니다.
한 가지 우려 사항
한 가지 관심사의 목표는 구조 작업 중에 필요한 자원을 제공하여 비상 운영 센터를 지원하는 것입니다. 실물과 같은 재난을 재현하여 훈련 목적으로 모듈을 계획합니다. 이런 식으로 그들은 구조자가 수술 중에 잘 수행하도록 훈련시킬 수 있습니다. 그들은 인공 지능과 기계 학습을 기반으로 하는 도구를 사용하여 해당 지역을 매핑하여 사람들이 자연 재해에 대비할 수 있도록 합니다.
블루라인 그리드
BlueLine Grid는 재난 발생 시 구조 작업을 지원하기 위해 개발된 모바일 통신 플랫폼입니다. 텍스트, 음성, 위치 및 그룹 서비스를 통해 모든 사용자를 인식된 보안 팀 그룹, 최초 대응자 및 법 집행 기관에 연결합니다. 이 플랫폼은 사용자가 지역, 근접성 또는 기관을 기반으로 공무원을 신속하게 찾을 수 있으므로 신뢰할 수 있습니다. 또한 효과적인 연결, 커뮤니케이션 및 협업을 촉진합니다.
자연재해는 대자연이 얼마나 강력한지를 보여줍니다. 인류가 만든 모든 것은 본질적으로 파괴될 수 있으며 자연에 의해 몇 초 안에 파괴될 수 있습니다. 요컨대, 자연재해는 피할 수 없으며 아무리 노력해도 막을 수 없습니다. 그러나 우리는 기술로 인한 파괴를 피하기 위해 기술의 도움을 받을 수 있습니다. AI와 ML을 함께 사용하여 생명과 재산을 구할 수 있습니다. 하지만 이러한 기술에 전적으로 의존할 수 있습니까? 답은 아직 발견되지 않았습니다.