


Réduisez les pertes et sauvez des vies, utilisez l'intelligence artificielle pour lutter contre les catastrophes naturelles
Selon les données publiées par le Centre national d'information sur l'environnement, en juillet 2022, un total de neuf catastrophes climatiques ont causé des pertes économiques de plus d'un milliard de dollars américains. Selon les rapports, l'ouragan Ian a causé plus de 100 morts et jusqu'à 47 milliards de dollars de pertes assurées. Il s'agit peut-être de la tempête la plus dévastatrice de l'histoire de la Floride.
Depuis juin 2022, les inondations au Pakistan ont également tué 1 678 personnes, détruit un grand nombre de villages et d'infrastructures et exposé 3,4 millions d'enfants au risque de maladies d'origine hydrique, de noyade et de malnutrition. En outre, l'ouragan Fiona a laissé 90 000 personnes sans électricité à Porto Rico.
Alors que les catastrophes naturelles deviennent de plus en plus fréquentes et dangereuses dans le monde, l'application de technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) peut potentiellement permettre de prévenir et d'atténuer les dommages qui en découlent.
Selon Neil Sahota, maître inventeur d'IBM, conseiller en chef en IA auprès des Nations Unies et co-fondateur du sommet mondial AI for Good, les gens ont longtemps considéré cela comme un événement extrême et purement soudain. Mais en réalité, des milliers d’indices subtils et lents indiquent déjà la probabilité et la gravité des catastrophes naturelles.
Sahota a expliqué : « En tant qu'humains, nous sommes très sensibles aux menaces immédiates qui éclatent rapidement, mais ne sommes pas doués pour reconnaître les menaces à long terme qui progressent lentement. Heureusement, l'émergence de l'IA nous a donné la capacité de prédire les catastrophes naturelles. et prenez des outils puissants pour les mesures de prévention et d'atténuation. »
Sahota a utilisé les incendies de forêt comme exemple pour présenter comment l'IA peut traiter de grandes quantités de données en temps réel et trouver des liens subtils entre différentes variables. "Nous sommes traditionnellement plus susceptibles d'évaluer le risque d'incendie en fonction des conditions climatiques, de la répartition des broussailles, de la quantité d'autres combustibles potentiels et de la topographie de la zone", a déclaré Sahota. "
Sahota a souligné que, sur la base des données de recherche des sociétés minières, les éclairs peuvent être la principale source d'incendies de forêt. Mais comment évaluer des événements aussi extrêmement aléatoires ?
« Les humains peuvent être impuissants face à de tels problèmes, mais l’IA peut plus facilement prédire où les orages sont susceptibles de se produire, la probabilité que les orages touchent le sol et les « points chauds » avec un risque d’incendie plus élevé. Cela nous permet d’examiner davantage de sources d’incendie, telles que l’électricité statique, les surfaces chaudes et même la friction, afin d’évaluer les menaces d’incendies de forêt. "
Sahota pense que l'IA peut déterminer complètement les réactions en chaîne ou les effets indirects de catastrophes potentielles, et même prévenir la prochaine catastrophe naturelle sur cette base.
" Prenons comme exemple l'immersion côtière. Dans le passé, nous utilisions principalement des indicateurs clés tels que le niveau de la mer, mais quelque chose d'inhabituel s'est produit récemment dans le sud-est des États-Unis : une région qui n'a presque jamais été touchée par la maladie de Lyme a connu une épidémie de cette maladie. "
En étudiant cette question, Sahota et ses collègues ont découvert que les tiques responsables de la maladie commençaient à migrer plus à l'intérieur des terres à partir du littoral. "Des changements subtils dans l'environnement côtier peuvent constituer un changement radical pour les tiques, déclenchant ainsi une migration à grande échelle." »
« Grâce à cet indice, couplé à l'intelligence artificielle, les scientifiques peuvent mieux comprendre comment un seul événement affecte un écosystème entier. Aujourd’hui, nous commençons à utiliser la technologie de l’IA pour étudier la vie marine, les courants océaniques et même les températures des océans afin de trouver des indices subtils pouvant indiquer les dégâts causés par les inondations. «
De la prévision des catastrophes à l'optimisation des ressources de secours en passant par l'analyse des racines des catastrophes, l'IA a joué un rôle actif dans la détection et la préparation aux conditions météorologiques extrêmes et à d'autres catastrophes. Une équipe de l'Université de Lancaster a établi un ensemble de cartographie des catastrophes et de détection des dommages. Le système aide. Les équipes de secours donnent la priorité à différentes zones au cours de leur travail. La plateforme utilise des données d'étiquetage collaboratives pour obtenir des informations telles que les blocages routiers, les zones inondées et les bâtiments endommagés par l'intermédiaire de bénévoles sur place. combinaison d’humains et d’intelligence artificielle, l’impact de l’ouragan Ian a été quelque peu contrôlé. "
"L'avantage de l'IA est qu'elle peut prendre en compte des milliers de données climatiques en temps réel, nous aidant ainsi à mieux prédire l'ensemble du processus de transition d'une tempête tropicale à un ouragan, puis à s'affaiblir pour revenir à une tempête tropicale, et puis se réintensifiant en ouragan. Cela nous permettra de concevoir des plans de préparation aux catastrophes pour les États les plus touchés par les tempêtes, comme les Carolines et la Floride. "
Sahota a également proposé plusieurs autres domaines d'application importants de l'IA. "Grâce à la technologie de l'IA, nous pouvons analyser la trajectoire des ouragans à l'avance et déployer des ressources médicales, de la nourriture et de l'eau avant qu'ils ne frappent. Grâce aux capacités de communication efficaces de l’IA, nous devrions également accélérer l’évacuation et réduire le nombre de victimes. "
"Après avoir identifié les zones qui pourraient être endommagées par les catastrophes, nous pouvons également réfléchir à la manière de déployer les ressources et de rétablir plus rapidement les services de base tels que l'eau, l'électricité et l'approvisionnement alimentaire. »
Rick Veague, CTO d'IFS North America, a souligné que la prédiction de l'IA deviendra également une force de soutien importante dans les efforts de reprise après sinistre.
Veague a expliqué : « La plus grande valeur de l'IA est qu'elle peut digérer plusieurs sources d'informations à la fois, calculer la probabilité d'occurrence de divers résultats possibles et formuler des recommandations basées sur différentes raisons – sans intervention humaine dans l'ensemble du processus. En plus de la prédiction, l'IA peut également effectuer une optimisation prédictive basée sur les données actuellement observées pour garantir que les processus décisionnels basés sur l'IA produisent de meilleurs résultats. »
Veague a souligné : « Les conséquences des catastrophes naturelles sont souvent chaotiques, avec des services municipaux paralysés et la circulation a été paralysée. Les infrastructures ont été endommagées. Grâce aux informations géospatiales collectées par les satellites, les photographies aériennes et les caméras de rue, ainsi que les données météorologiques/historiques et les signaux des téléphones portables, l'IA peut cartographier la situation dans la zone sinistrée et trouver les centres de population les plus importants. besoin de fournir une aide efficace. Stratégie de réponse organisationnelle. «
Grâce à sa puissante quantité d’informations, l’IA peut localiser avec précision la demande d’aide et déterminer les meilleurs moyens de fournir l’aide.
« Prenons l'exemple de l'ouragan Ian. Au début des travaux de reconstruction après la catastrophe, l'approvisionnement en nourriture, en eau et en carburant était très limité. Par conséquent, trouver des méthodes efficaces de livraison du matériel peut non seulement raccourcir le cycle d'intervention, mais également. protéger les meilleurs intérêts des victimes et instaurer rapidement la confiance. Cette capacité à obtenir de grandes quantités de données basées sur un large éventail de sources d'informations et à tirer des conclusions précises en quelques secondes est tout simplement hors de portée humaine. »
Veague a conclu : « Avec la fréquence des catastrophes naturelles au cours de cette décennie. Avec l’amélioration continue, je crois que la technologie de l’IA jouera un rôle indispensable pour aider l’humanité à réagir efficacement aux catastrophes.
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Résumé: Il existe les méthodes suivantes pour convertir les tableaux de chaîne Vue.js en tableaux d'objets: Méthode de base: utilisez la fonction de carte pour convenir à des données formatées régulières. Gameplay avancé: l'utilisation d'expressions régulières peut gérer des formats complexes, mais ils doivent être soigneusement écrits et considérés. Optimisation des performances: Considérant la grande quantité de données, des opérations asynchrones ou des bibliothèques efficaces de traitement des données peuvent être utilisées. MEILLEUR PRATIQUE: Effacer le style de code, utilisez des noms de variables significatifs et des commentaires pour garder le code concis.

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