Vai trò của AI trong quản lý rủi ro thiên tai

 

Vai trò của Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI) trong quản lý rủi ro thiên tai nên là ưu tiên hàng đầu của mỗi Quốc gia. Bởi vì các thảm họa có thể có nhiều hình thái khác nhau. Từ các thảm họa tự nhiên như cháy rừng và bão lụt đến đại dịch và các cuộc tấn công khủng bố, công dân phải sẵn sàng. Tác động của một thảm họa có thể gây thiệt hại nghiêm trọng, cho cả những người bị ảnh hưởng và cho nền kinh tế.

Bài viết này được dịch sang tiếng Việt từ bài gốc: "Role of Artificial Intelligence in Disaster Risk Management" đăng trên aeologic.com ngày 6/12/2022.

Link bài gốc: https://www.aeologic.com/blog/role-of-artificial-intelligence-in-disaster-risk-management/

Vai trò của AI trong quản lý và giảm thiểu rủi ro thiên tai, đặc biệt là học máy (ML), đóng một vai trò quan trọng. Từ việc dự báo các sự kiện cực đoan đến phát triển chiến lược giảm thiểu rủi ro. Và cung cấp thông tin tình hình thời gian thực và hỗ trợ ra quyết định.

Để giảm thiểu thiệt hại gây ra bởi các thảm họa thiên tai, việc hiểu vai trò của trí tuệ nhân tạo trong chiến lược quản lý rủi ro thảm họa là rất quan trọng. Chắc chắn, nhiều chuyên gia tin rằng AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện quản lý rủi ro và phản ứng đối phó với thảm họa.

Đầu tiên, hãy xem xét cách mà trí tuệ nhân tạo và học máy (Machine Learning - ML) sẽ hỗ trợ khi xảy ra thảm họa thiên tai. AI sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu. ML là một loại AI cho phép hệ thống máy tính cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình để làm như vậy.

Trong quá trình ứng phó với thiên tai, các nhà quản lý có thể sử dụng AI và ML cho một loạt các hoạt động, chẳng hạn như:

1. Đánh giá thiệt hại một cách tự động

Một trong những bước đầu tiên và quan trọng nhất trong việc ứng phó với thiên tai là đánh giá thiệt hại. Thông thường, việc này sẽ được các đội đến hiện trường để đánh giá mức độ thiệt hại. Đánh giá tự động thiệt hại bằng cách sử dụng AI và ML sẽ giúp tăng tốc quá trình này.

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng thuật toán thị giác máy tính để phân tích hình ảnh và video để xác định các tòa nhà bị hư hại. Thông tin này sau đó có thể được tích hợp để tạo ra bản đồ cho thấy các khu vực bị ảnh hưởng. Bên cạnh đó, các công ty có thể sử dụng AI để xử lý lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau (ví dụ: mạng xã hội, hình ảnh vệ tinh). Điều này sẽ cung cấp một bức tranh đầy đủ về thiệt hại gây ra bởi một thảm họa thiên tai.

2. Phân tích dữ liệu tiên đoán cho việc sơ tán

Một cách khác mà AI có thể hỗ trợ trong khi xảy ra thảm họa là sử dụng phân tích dữ liệu tiên đoán để dự đoán khi nào và nơi nào sẽ cần sơ tán. Chúng ta có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến địa chấn, dữ liệu thời tiết và hình ảnh vệ tinh. Chuyên gia sau đó có thể sử dụng dữ liệu này để tạo ra một mô hình dự đoán một trận lũ diễn ra. Hơn nữa, việc dự đoán cường độ của thiên tai (ví dụ mức độ lớn của con lũ, cơn bão) để đòi hỏi sơ tán và khi nào nó có thể xảy ra để các cơ quan chức năng chuẩn bị ứng phó thảm họa một cách hiệu quả.

3. Định tuyến nguồn lực khẩn cấp

Trong một tình huống thiên tai, thời gian là rất quan trọng. Do đó, chúng ta cần phải tăng tốc độ thực hiện nhiều nhiệm vụ trong quá trình ứng phó với thiên tai. Điều này có thể giúp cứu sống người và giảm thiểu thiệt hại. Ngoài ra, chúng ta có thể tạo ra các mô hình phân tích hình ảnh vệ tinh và xác định vị trí thiệt hại. Các cơ quan chức năng có thể tích hợp thông tin này để triển khai các dịch vụ khẩn cấp một cách hiệu quả hơn.

Các thuật toán tìm kiếm thông minh được xem xét để tìm ra tuyến đường tốt nhất cho việc sơ tán. Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro thảm họa là định tuyến các nguồn lực khẩn cấp. Điều này đảm bảo chúng được triển khai một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Hơn nữa, chúng ta có thể sử dụng các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo để dự đoán đường đi, mức độ (ví dụ con bão) của một thảm họa tự nhiên.

4. Phòng ngừa

Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro thiên tai không chỉ trong việc phản ứng và phục hồi mà còn liên quan đến phòng ngừa. Trí tuệ nhân tạo có thể xác định các yếu tố nguy cơ dẫn đến một thảm họa. Ví dụ, nó có thể sử dụng học máy để phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các mô hình có thể dẫn đến một thảm họa sắp tới.

Kết luận: Trí tuệ nhân tạo và Quản lý rủi ro thiên tai

Quản lý rủi ro thiên tai là một vấn đề phức tạp và đa diện. AI và ML có thể giúp cải thiện ứng phó với thảm họa trong nhiều cách khác nhau. Từ đánh giá tự động thiệt hại đến phân tích dự đoán cho sơ tán. Bằng cách đó, trí tuệ nhân tạo đang tạo ra sự khác biệt đáng kể trong việc giảm thiểu tác động của một thảm họa.