人工智慧與物聯網：應對自然災害的新舉措

在我們努力建設一個更可持續的環境的過程中，我們看到了為利用創新技術將自然災害損失降至最低而作出的持續努力。

隨著時間推移，由於不斷變化的環境狀況，世界上發生了很多自然災害，需要立即採取補救措施。

新興技術的出現鼓舞了各國政府計程車氣，它們正集中精力尋求減災措施，以實現可持續的未來。技術，尤其是人工智慧和物聯網，不僅使我們能夠加快對任何自然災害的救援響應速度，而且還改善了災害預測。

災難管理和物聯網

物聯網系統有望透過準確的預測、預先準備和預警訊號成功地進行災害管理。部署先進的物聯網解決方案將幫助我們擴大偏遠地區的網路覆蓋範圍，並立即評估損害情況並進一步救助。物聯網不僅有助於人類利用資源，而且還有助於迅速作出反應，拯救數百萬人的生命。

印度在物聯網的幫助下取得了切實的成果，像Odisha這樣的邦每年都會面臨致命洪水和龍捲風的侵襲，它們洗劫村莊並摧毀該邦的基礎設施，但是在警報系統的幫助下，已經減少了此類自然災害的死亡人數和影響。實際上，Odisha成為印度第一個實施預警傳播系統並覆蓋1000多個村莊的邦。這種防災技術在整個地區傳送基於位置的警報，並提供一個通訊生態系統，以幫助到達最偏遠的地區，並提前發出警告。

人工智慧可以加速災害響應

比物聯網領先一步的是人工智慧——智慧技術，可提供準確、快速的解決方案。如果利用得當，這項技術有可能比以往任何時候都能更快地預測、預防和提供應對措施。

訓練人工智慧(AI)資料集可預測地震資料，以分析地震發生的模式，降雨記錄和監測洪水，測量颶風強度並讀取地質資料以瞭解火山噴發，這樣的系統可以減少自然災害的災難性影響。

去年，谷歌在人工智慧的幫助下在印度進行的洪水監測試點專案是成功的——Patna專案。他們能夠預測洪水和自然災害可能影響的區域，準確率超過90%。這歸功於政府機構提供的現場資料，這些資料來自現場的測量裝置以及易發洪水地區的衛星捕獲影像。他們在其機器學習(ML)模型上進行了數十萬次模擬，以預測水流。未來，利用人工智慧可以幫助災難管理機構部署無人機、感測器和機器人，以提供關於受損建築、潛在洪水的準確資訊，使救援任務更安全，耗時更少。

我們需要將智慧技術融入我們的社群。即時響應和基於技術的解決方案有助於降低損害程度，但是，由於人工智慧基於機器程式碼，因此存在一定範圍的限制和錯誤，不過，當與人類的同理心和警覺性相融合時，可以在危機管理領域創造奇蹟。