【智為未來】分析過往經驗 預言災害發生

◆ AI可用於災害監測和預警。圖為日本鹿兒島的一次火山爆發。 資料圖片

為減少重大自然災害對人類的社會經濟損失，人們長期致力於研究重大自然災害的預警監測與管理，而人工智能（AI）技術也為這項研究指引了新的方向。

要實現實時可靠的災害監測與預警，AI技術不可缺少。有別於傳統需要大量人力的實地監測，研究人員通過輸入真實的地理位置、氣象、地質、人口等數據，經過數輪學習後，演算法模型不僅可以針對過往發生的自然災害情況進行規律搜查，還能做出相應的預測。

根據實時照片 繪製災情地圖

不僅如此，利用卷積神經網絡進一步開發的算法模型，更可以根據實時衛星照片，偵測照片的變化，繪製災情地圖，提供受災較嚴重的地理位置信息，從而幫助開展更高效率的救援行動。

以地震預測模型為例，通過輸入地震發生前的各類環境變化數據至預測模型中，例如土壤溫度變化、天空的異常雲層、動物的異常行為等，算法模型可以透過深度學習數據中的聯繫，對地震發生的時間、強度、烈度等作相應預測，以爭取更多時間疏散民衆、儲備物資等。

不僅如此，在地震發生後，AI技術能通過分析大量社交媒體數據，提供更準確的災情評估。基於大數據，深度學習算法能根據社交媒體中的時間、地理位置等災情相關信息，為判斷應急救援區域和救災物資分配等提供實時準確的數據基礎。

即使如此，要實現實時精準的自然災害預測和管理，仍離不開構建大量真實準確的訓練數據。隨着人們不斷深入研究AI技術，建立更加完善的自然災害預測管理系統，將進一步提高預測模型算法的時效性和精確度，幫助市民建構更充分的應對措施，從而減少經濟和人命損失。