用AI預測地震、洪水、颶風和火山噴發 現在已經成為了可能

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最近，約旦死海周圍地區發生了自然災害，該區域被洪水淹沒，造成21名正在學校上課的兒童死亡，還有35人受傷。這些災難每年給數百萬人造成了影響，造成價值數千億美元的財產損失。僅2017年，就有近335起自然災害發生，對9560多萬人造成影響，其中造成9697人死亡，累計損失大約3350億美元。

但是如果我們能夠預測自然災害的發生，這些自然災害造成的負面影響就可以大幅減少。目前人工智慧驅動的系統已經可以用來預測股票的價格，而這已經涉及到對眾多變數的分析。同樣，研究人員已經正在利用人工智慧技術來準確預測自然災害的發生。如果能夠成功預測自然災害的發生，我們就可以拯救成千上萬的生命，並採取有針對性的措施減少造成的財產損失。

利用人工智慧預測自然災害

人工智慧一直在客戶服務、貿易和醫療保健等領域給人類提供幫助。而現在，研究人員發現人工智慧技術還可以用來預測自然災害。人工智慧擁有大量高質量的數據集，可以預測許多自然災害的發生，這可能會對成千上萬人的生死造成影響。

目前人工智慧可以預測的自然災害包括：

地震

目前研究人員正在收集大量的地震數據，以便利用其深度學習系統對其數據進行分析。人工智慧可以利用地震數據來分析地震的震級和模式，而這樣的數據對預測地震的發生是有很大好處的。例如谷歌和哈佛大學正在開發一種能夠預測地震極其餘震的人工智慧系統。科學家們研究了13.1萬多次地震和餘震的數據，建立了一個神經網路。研究人員對3萬個類似事件進行了神經網路測試，與傳統方法相比，該系統更精確地預測餘震的位置。

同樣，許多研究人員也在開發自己預測地震和餘震的應用模型。在未來，我們就有可能實現提前預測地震，然後政府和相關部門就可以提前開始相應的疏散行動。目前，日本已近開始利用衛星分析地球圖像來預測自然災害。同時基於人工智慧的系統會在大量的圖像中尋找變化規律，一次來預測地震和海嘯等災難發生的風險。此外，這些人工智慧系統還可以用來監視老化的基礎設施。人工智慧系統可以檢測地殼結構的變形，還可以用來減少建築物和橋樑倒塌或道路下沉所造成的破壞。

洪水

谷歌目前正在建立一個人工智慧平台來預測印度的洪水，並通過谷歌地圖和谷歌搜索來警告用戶。人工智慧系統的訓練數據是在降雨記錄和洪水模擬的幫助下收集的。同樣，研究人員正在開發基於人工智慧的系統，該系統可以從降雨和氣候記錄中學習，並通過洪水模擬進行測試，這種模擬要比傳統的系統更好更準確的預測洪水。此外，人工智慧還可以用來監測城市洪水。英國鄧迪大學的研究人員正試圖通過Twitter和其他移動應用程序收集來自人群的數據，來監測城市洪水。這些數據包含圖像和關於某個地點和情況的具體信息，以此來被人工智慧技術識別。這樣的系統可以用來監測和預測洪水造成的破壞以及其他方法。同樣，基於人工智慧和深度學習的應用程序對災害管理也能起到很大的幫助作用。

火山噴發

一直以來，研究人員都在努力尋找能夠有效預測火山爆發等自然災害的方法。但是現在，科學家們已經開始訓練使用人工智慧識別來自火山中噴發出的微小火山灰顆粒。通過對火山灰顆粒形狀的分析可以用來確定火山的類型。而這樣的技術可以幫助預測火山爆發，減輕火山爆發災害對周圍環境產生的影響。

IBM公司正在開發沃森人工智慧系統，它能利用地震感測器和地質數據來預測火山爆發情況。IBM的目標是在沃森的幫助下預測火山爆發的位置和強度，而這樣的應用可以幫助防止在活火山周圍地區由於噴發造成的生命和財產損失。

颶風

通過媒體的報道，我們看到每年都會因颶風而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技術來預測颶風和氣旋等自然災害現象，並跟蹤它們的路徑和強度。現在有了更有效的預測技術，相關部門可以以此挽救更多的生命，進一步減少財產損失。

最近，美國宇航局和Development Seed利用衛星圖像和機器學習技術來追蹤哈維颶風。事實證明，這種方法比常規的技術效果好6倍，因為新方法可以讓颶風每小時被追蹤一次，而傳統方法只能每6小時跟蹤一次。因此，技術的發展有助於監測颶風和預測颶風的路徑，從而有助於減輕災害損失。

但人工智慧也有局限性

儘管人工智慧已經足夠先進，可以在各種應用場景中發揮作用，但人工智慧的局限性阻礙了該技術在現實生活中的進一步應用。人工智慧的局限性之一就是它雖然可以在操作的數量和速度上與人類競爭，但不能在預測的質量上與人類相比並論。在很多情況下，人工智慧都會犯錯，因為人工智慧輸入系統的數據是由人類收集的，而這就有天生造成缺陷的可能。因此，人工智慧產生的結果可能是不準確的。此外，看看以前人工智慧技術的使用趨勢，我們都過於依賴人工智慧技術。因此，如果人工智慧犯了錯誤，我們仍然會相信系統並採取相應的行動。例如，如果預測餘震系統在預測餘震的位置時出錯，會有很多人因此失去生命。也就是說，研究人員仍需進行多項大量的測試，提高這種技術的可靠性，並適合進一步實際應用。

人工智慧的另一個問題是，這些數據是基於過去發生的自然災害而記錄。因此，人工智慧應用程序無法處理洪水和地震等自然災害的變化趨勢和震級。而且在目前的人工智慧應用中，沒有辦法展示氣候變化對自然災害的影響。由於人工智慧是使用過去發生的記錄來進行訓練，因此系統無法分析氣候變化的影響。因此，人工智慧很難預測受氣候變化影響的各種自然災害所帶來的長期影響趨勢。

開發部署人工智慧相關的路線圖

人工智慧和機器學習等現代技術的引入一定助於預測自然災害的發生。但是，在實際場景中部署人工智慧之前，必須解決該技術的局限性。因此研究人員需要專註於解決人工智慧存在的問題。

為了成功部署人工智慧技術，政府部門需要一種可以簡化採用過程的路線圖，而能夠有效被採用和應用的路線圖包括以下步驟：

僱傭有經驗的研究人員和與人工智慧合作過的技術專家；

為訓練AI驅動的應用程序收集良好的質量數據；

招募能夠幫助制定採納策略的專業技術人員；

對政府人員進行人工智慧教育及培訓；

採用人工智慧技術來預測自然災害將拯救數百萬人的生命。此外，人工智慧系統分析的數據集將有助於了解洪水、地震和海嘯等自然災害的規模和模式，有助於更好地規劃易發災害地區的基礎設施。因此，政府機構需要部署人工智慧來預測自然災害，並準確監測它們，以確保公民的安全。

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