Искусственный интеллект в борьбе со оползнями: более быстрая реакция на каскадные катастрофы

В эпоху, когда экстремальные погодные явления становятся всё более частыми, учёные активно ищут новые пути для лучшего понимания климатических бедствий и быстрого реагирования на них. Одним из таких инструментов становится искусственный интеллект, обещающий значительно ускорить оценку ущерба и координацию спасательных операций - об этом сообщает издание Euronews.

Ярким примером стало землетрясение магнитудой 7,4, произошедшее вблизи Хуаляня на Тайване в апреле 2024 года. Этот сильнейший за 25 лет толчок вызвал тысячи оползней, которые опустошили отдаленные горные поселения. Обычно, для оценки разрушений, аварийные службы полагаются на спутниковые снимки. Однако, их ручное сканирование может занимать часы, а то и дни - время, которое является критическим в чрезвычайных ситуациях.

Геонауковцы из Кембриджского университета разработали инструмент, способный изменить эту ситуацию. Они обучают ИИ обнаруживать оползни, чтобы помочь спасательным командам действовать значительно быстрее. "После катастрофы время действительно имеет значение", — отмечает Лоренцо Нава, научный сотрудник факультетов наук о Земле и географии университета.

Более быстрый путь к пониманию того, что происходит на месте

Команда работает над созданием моделей ИИ, которые могут автоматически идентифицировать оползни на спутниковых изображениях, даже если облачность или темнота затрудняют видимость. Эта инициатива является частью исследовательской группы CoMHaz из Кембриджа, которая сосредоточена на каскадных катастрофах, когда одно событие вызывает другое или происходит несколько событий одновременно.

Сочетая стандартные оптические изображения с радиолокационными данными, которые способны проникать сквозь облака и работать ночью, исследователи надеются сделать свои модели обнаружения более быстрыми и надежными в кризисных ситуациях. После землетрясения в Хуаляне их система обнаружила более 7 000 оползней всего за три часа после получения спутниковых снимков, тогда как тот же процесс вручную занял бы гораздо больше времени.

Команда надеется, что эта технология поможет службам быстрого реагирования определять приоритетные районы, которые срочно нуждаются в помощи, особенно в отдаленных или горных регионах, где важна каждая минута. Они верят, что ИИ сможет прогнозировать оползни еще до того, как они произойдут.

Почему ИИ важен, когда климатические катастрофы ухудшаются?

В прошлом году Европа столкнулась с рядом климатических катастроф. В Швейцарии майский обвал ледника вызвал смертоносный оползень, накрывший небольшую альпийскую деревню. До этого внезапные наводнения в Валенсии унесли несколько жизней после рекордных осадков, перегрузивших городскую инфраструктуру. А на юге Европы жара, пожары и наводнения поражают с растущей интенсивностью.

Ученые утверждают, что изменение климата не только усиливает тяжесть этих событий - оно также выявляет слабые места в системах реагирования на чрезвычайные ситуации. Оползни, например, усиливаются сильными дождями, вырубкой лесов и ростом температур, что делает склоны более нестабильными.

ИИ не является панацеей, но он может предложить крайне необходимую поддержку. Такие инструменты, как разработанные кембриджской командой, предназначены для приоритезации ресурсов, быстрого выявления сильно пострадавших районов и, в некоторых случаях, поддержки систем раннего предупреждения.

Сейчас Нава и Максимилиан Ван Вик де Врис, профессор природных опасностей в Кембридже и руководитель группы CoMHaz, сотрудничают с местными учеными в Непале, чтобы пилотировать систему раннего предупреждения, поддерживаемую ИИ, в Бутвале - городе, уязвимом к оползням.

Разработка ИИ, которому будут доверять лица, принимающие решения

Скорость - не единственная цель. Исследователи также разрабатывают свои модели таким образом, чтобы они показывали, почему обнаруживают определенные особенности. Они надеются, что это поможет командам реагирования на катастрофы и местным лицам, принимающим решения, доверять рекомендациям ИИ. И, возможно, поможет местным общинам иметь лучшие планы реагирования на худшие сценарии.

Для совершенствования своей системы кембриджская команда объединила усилия с Европейским космическим агентством, Всемирной метеорологической организацией и другими партнерами. Они также запустили конкурс по науке о данных, чтобы доработать свою модель ИИ и сделать ее результаты более прозрачными. После землетрясений или крупных штормов, по словам исследователей, лучшая информация может спасти жизнь.

"Важно облегчить конечным пользователям оценку качества информации, сгенерированной ИИ, прежде чем включать ее в важные решения", — отмечает Нава - "В ситуациях высокого риска, таких как реагирование на катастрофы, доверие к результатам, сгенерированных ИИ, является решающим".

Больше новостей читайте на GreenPost.