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提升灾害应对效率日本政府欲利用AI共享防灾信息_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 17:51:26 阅读: 来源:板式换热器厂家

众所周知,日本是一个包括地震在内的各种自然灾害频发的地区,而如何减少损失,提高救灾效率一直是日本积极想要解决的问题。

据共同社近日报道,日本政府正着手探讨打造发生严重灾害时用人工智能识别和整理现场灾害对策总部收集的受灾报告及支援请求等信息的机制。此举旨在从涌入的大量信息中挑选优先度高的,从而反映到对策中。

报道称,这是力图实现相关机构共享防灾信息及数据库化的一环,包括运用人造卫星提供信息以及通过推特收集信息等方案。

日本政府之所以会引用人工智能技术,可以料想的是人工智能具备强大的高等级信息处理的能力,它可以以最快速度计算出最佳方案,从而有助于减少灾害可能会带来的破坏。

由于刚发生灾害时大量信息通过电话涌入,信息整理和共享成为重要课题。目前,处理灾害较为普遍的做法是接听电话的总部人员在白板上写出信息,而这不可避免的会遗漏一些重要信息。但运用 AI 的语音识别等技术,根据关键词判断信息优先度,按每个疏散地和地区进行整理信息,可以使对策总部人员能够简单共享信息,迅速应对灾害。

日本曾多次提出使用 AI 帮助救灾的构想。了解到,去年 11 月,日本总务省官员就表示,政府打算同一些企业合作,借助“大数据”技术预测自然灾害,及早将预警和疏散等信息发送给地方政府和居民。

一种方式是把现有气象记录等数据与民众在互联网上发布的消息相结合,进而分析特定地区出现灾害的可能性,增强防灾信息的准确性。例如,把降水量、河流水位等信息与 Twitter、Facebook 上的消息相结合,或许能及早发现一些尚处于早期阶段的灾害并预测其发生地点。

日本政府曾表示,要利用 AI 系统处理气象的相关信息和数据,从而让灾难发生的 10 分钟之内传送出第一手的收据。目前,该系统还在进行不断的完善改进,研究人员们正在尽可能多地搜集更多的数据,并将这些相关数据输入系统当中,提高该系统处理信息的准确性,从而能够使它做出正确的决策。

之后的预警信息将被发送给受灾地区的政府,再经由电台、电视台和手机网络传递给民众。一旦发生地震或海啸,智能手机用户还将凭借手机定位功能,接收疏散路线和交通状况等定制信息。比如,根据不同的灾区地点,给出最佳的营救路线以及营救方式,并且会根据各个受灾区的情况不同,伤员的严重程度,人数多少来提供最适合的医疗机构点,以及最适合的医疗运输方式。

此次报道也指出,日本政府正在推进在灾害中利用大量储存手机位置信息的“大数据”,并与 AI 整理出的信息一并纳入电子地图等方式进行统一管理。通过对整体情况的掌握,以便于对决策提供帮助。

不光是日本政府,世界银行也在上月与 WeRobotics 和 OpenAerialMap 合作发起了一项新的开放性人工智能挑战,旨在从全球的开放研究社区里测试新的 AI 应用,可以快速、伸缩性高地从灾区的航拍图像中实时评估,为应急部门人员调动和规划提供帮助,尤其在重大自然灾害如地震、海啸、风暴潮等发生后的关键性的几小时、几天内提供信息。

据雷锋网了解,一家叫 One Concern 的公司也在研发人工智能快速预测地震重灾区,获得抢救最佳时机的产品,希望在地震发生后的几分钟内,就能够快速预测城镇中受地震破坏最强的地区在何地。人工智能领域专家吴恩达曾推荐过该产品。

根据相关报道,为了研发算法模型,One Concern 下载了某个地区与建筑有关的楼龄、类型、建筑材料等有关的数据,然后需要训练出一套能够理解地震是如何损坏建筑物的模型。通过将这些知识和地震发生后的地震数据结合,研发的系统可以高效预测出建筑物对冲击波的反馈。

最后在 AI 系统对灾害评估之后,就会生成一张灾害地图,在地图中,那些建筑物损坏最严重的街道和受灾人数最多的区域都会被重点标注出来。由此可以帮助救灾组织快速做出重要决策,如物资分配、首要救灾地区定位、疏散路径等。

此外,IBM 的人工智能 Watson 也曾在 2015 年尝试预测地震、火山,专家们还建立了一个用于预测地震的数学模型。由于地震观测点居多,需要存储和处理的数据就会更多,不过可以借助 IBM 的超级计算机和数学模型,快速地处理异常数据,所以对是否能够准确预测地震或许可以有所期待。

对于 AI 帮助救灾,东京技术研究所智能系统工程客座教授 Yasuhiro Kanatani表示,“个性化技术,例如 AI 系统下的关于灾害损失的预计和优化,都已经开始使用了。从现在开始,很有必要将科技和灾害现场信息,以及公开信息联系起来,从而更好地被用于实际当中。”

不过需要注意的是,这是一项浩大的工程,尤其在初期在技术使用方面以及 AI 处理受灾信息的可信度上存在着诸多挑战。

*雷锋网整理报道

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