Для обнаружения зон риска применяется широкий спектр контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения.
Искусственный интеллект и машинное обучение созрели до такой степени, что они могут делать точные прогнозы, а также выполнять задачи идентификации и классификации. Эти приложения ИИ также можно использовать для предотвращения бедствий или быстрого реагирования в чрезвычайных ситуациях. Вот 5 способов, которыми искусственный интеллект может помочь в чрезвычайных ситуациях:
Управление помощью при стихийных бедствиях
В случае стихийного бедствия первым шагом является создание группы экстренного реагирования для оказания помощи нуждающимся. Прежде чем команда приступит к действиям, очень важно изучить и оценить степень ущерба и убедиться, что соответствующая помощь доставлена в первую очередь тем, кто больше всего в ней нуждается. Инструменты искусственного интеллекта, такие как распознавание и классификация изображений, которые могут анализировать и просматривать фотографии со спутников, могут быть очень полезными при анализе ущерба. По этим фотографиям ИИ может распознавать такие вещи и особенности, как поврежденные здания, воду и забитые дороги. Они также могут обнаруживать временные поселения, которые могут указывать на то, что люди бездомны, и поэтому направлять им первую помощь.
Системы искусственного интеллекта и машинного обучения также могут объединять и анализировать данные из многих источников, таких как картографические данные из краудсорсинга или карты Google. Для построения тепловых карт алгоритмы машинного обучения объединяют все эти данные, удаляют недостоверные данные и находят информативные источники. Эти тепловые карты помогают определить места, требующие немедленной помощи, и направить усилия по оказанию помощи там. Тепловые карты также могут помочь правительствам и другим гуманитарным организациям определить, где проводить воздушные инспекции.
911 следующего поколения
Во время кризиса начальным пунктом связи является 911. В обычный день диспетчерские центры 911 уже перегружены звонками. Это число утраивается, если не больше, в случае стихийного бедствия или кризиса. Это требует, чтобы традиционные центры экстренной помощи 911 были дополнены современными технологиями для улучшения управления. Традиционные центры 911 полагаются исключительно на голосовые вызовы. Чтобы получать больше видов данных, поставщики диспетчерских услуг нового поколения совершенствуют свои системы диспетчерской службы экстренной помощи с помощью машинного обучения. Таким образом, теперь они могут получать данные не только из разговоров, но и из текста, аудио, видео и фотографий и анализировать их для принятия быстрых решений.
Анализ настроений в социальных сетях
В современном мире платформы социальных сетей являются основным источником новостей. Во время трагедии пользователи социальных сетей предоставляют самую полезную информацию. ИИ может оценивать и проверять фотографии и комментарии в реальном времени из Instagram, Facebook, Twitter и YouTube, чтобы отделить правдивые материалы от мошеннических. Эта информация также может помочь спасателям минимизировать время, необходимое для обнаружения пострадавших. Кроме того, искусственный интеллект (ИИ) и инструменты прогнозной аналитики могут оценивать цифровую информацию из Twitter, Facebook и YouTube, чтобы предоставлять предупреждения, данные геолокации на уровне земли и проверять отчеты в режиме реального времени.
ИИ отвечает на звонки бедствия и помощи
В случае стихийного бедствия службы экстренной помощи переполнены вызовами и вызовами о помощи. Также возможно, что важная информация будет потеряна или упущена из виду. Системы искусственного интеллекта и голосовые помощники могут анализировать большие объемы звонков, оценивать тип произошедшего инцидента и подтверждать местоположение. Они могут не только естественным образом взаимодействовать с абонентами и обрабатывать сообщения, но также могут мгновенно записывать и переводить языки. Системы искусственного интеллекта могут оценивать тон голоса на предмет срочности, отфильтровывать избыточные или менее важные вызовы и расставлять приоритеты в зависимости от серьезности проблемы.
Предиктивная аналитика для упреждающего управления стихийными бедствиями
Машинное обучение и другие методы обработки данных не ограничиваются поддержкой групп по оказанию помощи на местах или просто после того, как произошло событие. Прогнозная аналитика, например, может изучать исторические события, чтобы обнаруживать и извлекать тенденции и группы населения, подверженные стихийным бедствиям. Для обнаружения мест, подверженных риску, и улучшения прогнозов будущих событий применяется широкий спектр контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения. Методы кластеризации, например, могут классифицировать данные о стихийных бедствиях в зависимости от серьезности. Они могут различать метеорологические модели, которые могут вызвать локальные штормы, и облачность, которая может привести к широкому циклону.
Больше популярных историй
- Ethereum 2.0 — палка о двух концах! Только потеря ждет
- Утверждается, что чат-бот Google с искусственным интеллектом обладает разумом! Но компания замалчивает претензии
- Cpython перешагнет через Javascript при разработке веб-приложений
- 10 лучших курсов глубокого обучения с подкреплением, которые нужно пройти в 2022 году
- 10 лучших соревнований по робототехнике, в которых студенты должны принять участие в 2022 году
- Действительно ли До Квон не обналичил Терру! Кто разгадает загадку?
Пост 5 Ways AI Can Help in Emergency Emergency впервые появился на .
