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| 凱樂奇非接觸式解決方案 |
突發自然災害的數量，如地震、火災、洪水，造成了巨大的損失，特別是在沒有良好災害管理程式的地區。但是，如果我們能夠預測這些現象的發生，這些現象的影響就可以減少。同樣，研究人員正在應用人工智慧驅動的系統來準確預測自然災害。
人工智慧一直在客戶服務、貿易和醫療保健等各種應用中幫助我們。現在，研究人員發現，人工智慧可用於預測自然災害。人工智慧可以使用大量的高質量資料來預測幾場自然災害的發生，這可能意味著數千人的生死之別。
地方政府可以使用預測和早期檢測系統，以及自動響應，來幫助減少自然災害造成的損失。居民正在受到警告，解決措施正在被觸發，急救人員正在被幫助使用今天的工具更有效地做出反應。隨著人工智慧（AI）的進步、感測器的擴散和資料收集的擴充，預測和檢測系統預計將變得更加精確和成功。
然而，並非所有災難都對人工智慧來說都是平等的，在分析事件時，該技術是最可靠的，在根本原因被充分理解，有足夠的資料來訓練演算法，而且例項足夠頻繁，模型的預測可以與現實進行比較並進行微調。人工智慧可以預測的一些自然災害有：
1. 地震
人工智慧驅動的系統可以在地震資料的幫助下進行訓練，以分析地震的震級和模式，並預測地震和餘震的位置。
深度學習系統正被用來分析研究人員收集的大量地震資料。人工智慧可以使用地震資料來評估地震的震級和模式。此類資訊可能有助於預測地震的發生。例如，谷歌和哈佛大學正在開發，一個可以預測地震餘震的人工智慧系統。為了建立一個神經網路，科學家們調查了超過 13.1 萬次地震和餘震。神經網路在 3 萬次事件中進行了測試，該系統在預測餘震位置方面表現優於標準方法。
同樣，其他研究人員正在開發自己的地震和餘震預測軟體。我們也許能夠預測未來的地震，當局將能夠相應地開始疏散程式。日本目前正在透過衛星分析地球的照片，以預測自然災害。為了預測地震和海嘯等災難的可能性，基於人工智慧的演算法會檢查照片的變化。此外，這些系統密切關注日益惡化的基礎設施。人工智慧系統可以辨識結構變形，並減輕建築物和橋樑倒塌以，及道路下沉造成的損害。
2. 洪水
谷歌正在開發一個人工智慧框架，以預測印度的洪水，並透過谷歌地圖和谷歌搜尋提醒消費者。降雨記錄和洪水模擬用於收集訓練人工智慧系統的資料。同樣，研究人員正在研究基於人工智慧的系統，這些系統可以從降雨和氣候記錄中學習，並正在透過洪水模擬進行測試，看看它們是否能比傳統方法更好地預測洪水。
或者，人工智慧（AI）可用於監測城市洪水。英國鄧迪大學的研究人員正在使用推特和其他行動應用用 App，來收集有關城市洪水的眾包資料。有關區域內位置和情況的影像和資訊包含在資料中，人工智慧可以辨識這些資料，可以使用這些類型的系統。
3. 颶風
每年，颶風都會造成數百萬美元的財產損失。因此，氣象部門正在尋找更好的方法來預測颶風和氣旋等自然災害，並追蹤其路徑和嚴重程度。有關當局可以透過使用更準確的預測技術，來拯救更多生命並防止財產損失。
美國太空總署和 Development Seed，最近使用衛星照片和機器學習來追蹤颶風哈維。該系統的效能比標準方法好六倍，允許每小時追蹤颶風，而不是像傳統方法那樣每六小時追蹤一次。因此，技術進步正在幫助風暴監測和預測，這可以幫助採取颶風解決措施。
4. 火山爆發
長期以來，研究人員一直試圖制定預測火山爆發等自然災害的策略。科學家現在正在教授人工智慧，來區分微觀火山灰顆粒。火山灰顆粒的形態，可用於確定火山的類型。這種進步可能有助於預測噴發和制訂火山危害解決措施。
IBM 正在開發一個名為 Watson 的程式，該程式將使用地震感測器和地質資料來預測火山爆發。IBM 希望透過 Watson 預測火山爆發的位置和強度。此類應用 app，可能有助於防止活火山附近地區發生死亡事故。
5. 火災
由於尋找火焰，山區的消防員可能直到到達時，才發現火災是否在艱難地上升。有些地方是消防車無法穿透的，步行需要花費不合理的時間，需要使用直升機或飛機。使用技術將幫助他們更快、更準確地檢測和瞄準新生的火焰。這意味著知道是否提前派遣航空隊，節省寶貴的時間，並在被閃電擊中的樹木還在冒煙時抓住它們。
聖安東尼奧的 N5 人工智慧系統，使用策略性地放置在目標區域的感測器，來辨識空氣中的化學痕跡、煙霧顆粒物和氣體，並獲取溫度資料。 資料由基於雲的系統進行分析，該系統更新數位地圖，並將警報和座標傳送到響應者的手機。
這些演算法旨在檢查感測器訊號，以區分來自住宅煙囪或篝火等非有害來源的煙霧和來自危險火災的煙霧。看看許多感測器是否亮起也是有益的，因為多個感測器的啟用更有可能表明火勢蔓延。
儘管有各種技術可以使用人工智慧檢測災害，但人工智慧在這個災害分析系統中仍然存在一些侷限性。人工智慧的侷限性之一是，它可以在操作量和速度方面與人類競爭，但在預測質量方面卻無法與人類競爭。人工智慧在各種情況下都會犯錯。人類收集提供到系統中的資料，這些資料可能不準確。因此，人工智慧生成的結果可能是錯誤的。此外，根據歷史人工智慧的採用趨勢，我們傾向於過度依賴人工智慧。因此，研究人員需要反覆進行測試，以確保該技術值得信賴，適合現實世界使用。
人工智慧的另一個問題是，資料是基於過去的自然災害記錄。因此，人工智慧驅動的應用 app，目前無法應對洪水和地震等自然災害的模式和規模變化。此外，沒有機制將氣候變化對自然災害的影響納入當前人工智慧驅動的應用程式中。 人工智慧系統無法分析氣候變化的影響，因為它們是使用歷史資料進行訓練的。 因此，人工智慧很難預測受氣候變化影響的眾多自然災害的長期模式。
結論
人工智慧和機器學習等現代技術將有利於預測自然災害。 然而，在現實世界應用中使用人工智慧之前，解決該技術的侷限性至關重要。 因此，研究人員必須專注於解決現有的人工智慧難題。
為了正確實施人工智慧，政府機構需要一個使採用過程儘可能簡單的計劃。 以下步驟構成了成功採用和應用的路線圖：聘請以前使用過人工智慧的人工智慧專業人士和研究人員，為人工智慧驅動的應用程式的培訓收集高質量資料，爭取能夠協助開發採用方法的合格個人的幫助，在政府組織中，保持最新狀態，並應向政府僱員傳授人工智慧。
如果人工智慧用於預測自然災害，將拯救數百萬人的生命。 此外，由人工智慧驅動的系統評估的資料集將有助於更好地瞭解洪水、地震和海嘯等自然災害的規模和模式，這將有助於改善災害多發地區的基礎設施發展。因此，政府機構必須使用人工智慧來預測自然災害並正確監測它們，以保護其公民的安全。
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