自然灾害如火灾、洪水、飓风、地震和海啸每年对2.18亿人造成影响，并导致平均68,000人失去生命1。这一局势持续恶化。根据联合国的数据，自然灾害的发生频率现在是50年前的三倍2。研究和统计数据显示，气候变化可能导致这些灾害变得更加频繁和广泛。根据Access Partnership的报告，预计到2025年，全球每年的自然灾害数量将增加37%3。
人工智能如何帮助灾害管理
研究人员、科学家和组织正在寻求人工智能（AI）和机器学习（ML）的帮助。人工智能可以通过实时可靠地处理大量数据来减轻自然事件造成的损害，这提供了有价值的见解，帮助预测自然事件，并通过更高效和有效地分配救援资源来增强应对措施。此外，人工智能和机器学习还可以加速对受灾人员和地区的援助交付，并改善前线救援人员的决策和行动。
以下是人工智能在实际应用中所带来的影响：
损失评估
美国国防部已部署了一项视觉计算项目xView2，该项目在土耳其的灾难物流和救援任务中已经取得了成效4。与传统检测方法相比，xView2以更快的速度使用机器学习算法和卫星图像来识别和分类灾区基础设施和建筑物的损坏程度。
xView2的算法采用了一种称为“语义分割”的方法，该方法评估图像中每个像素及其与相邻像素的关系，以得出结论。对于一个传统上需要几周才能完成的任务，xView2将这种评估的检测时间缩短到了几小时或几分钟，使控制中心和救援团队能够更快地响应受影响区域的恢复工作。
预测分析
借助人工智能，研究人员和科学家可以分析过去的地震活动模式，以预测地震，或者使用历史气象数据来预测飓风。一个例子是IBM的PAIRS Geoscope，这是一种基于人工智能的技术，通过分析地理空间数据，检查降雨量和温度来预测洪水的可能性5。
人工智能还可以通过处理信息到特定地区、县和人群，帮助预测自然灾害的经济和人类影响。德克萨斯A&M大学Zachry土木与环境工程系利用人工智能帮助社区准备应对未来的自然灾害，同时评估影响。他们的社会-生态-生理韧性评估与预测（SERAP）工具利用广泛的数据源评估社区的韧性，识别治理、基础设施和自然资源管理等因素6。SERAP工具帮助社区规划和准备潜在的灾害，并通过改善社会、经济和环境韧性来减轻可能的影响。
人工智能驱动的调度
在自然灾害期间，911接到的大量求助电话可能会淹没系统，从而导致重要信息的丢失。人工智能能够在创纪录的时间内处理大量电话，并同时执行多个功能，这一点与人类不同。公共安全通信协会（APCO）利用人工智能通过IBM Watson的分析程序来改善运营和公共安全7。Watson的语音转文本功能将每个电话的上下文信息输入到人工智能的分析程序中，以提升呼叫中心对紧急情况的响应效率。Watson还帮助提供准确的信息，缩短通话时间，并加快紧急服务的响应速度。
社交媒体中的人工智能
社交媒体在自然灾害发生后立即包含关键的可操作信息。然而，仅靠人类无法管理在紧急情况下社交媒体用户产生的大量数据。为了减少响应延迟，灾害响应团队可以利用开源的人工智能数字响应（AIDR）平台，在其他信息来源可用之前，自动收集和分类发布的推文9。AIDR利用文本和图像来填补信息空白，并提供实时处理的数据。随后，AIDR从这些数据中寻找人道主义信息，以便组织能够访问并在灾害响应中应用这些信息。
基于云的紧急管理
基于云的人工智能平台可以使紧急响应团队从任何设备上指挥、控制和监控实时情况。其中一个平台Havrion Protect允许用户在自然灾害期间虚拟管理设备、应用程序和通讯应用10。例如，响应团队可以通知第一响应者和工作人员发生的事件，规划紧急疏散路线，并识别处于危险中的个人和团体。
人工智能的局限性
人工智能在预测自然灾害方面面临一些挑战，首先是数据的质量和可用性。人工智能算法依赖大量高质量的数据来做出准确的预测，但在发展中国家等地区，可靠的数据缺乏。如果训练数据集中覆盖了重大事件，基于人工智能的方法是有效的，但这些事件发生的稀有性也限制了相关数据的可用性。
人工智能还面临着范围有限的挑战。私营部门的人工智能项目可能会涉及政府或非政府机构，专注于特定社区，这可能使众多急需帮助的更大区域或家庭11被孤立，从而导致目标和利益的分散，可能导致组织在整合或维护这些工具时出现问题。
最后，自然灾害的复杂性也是一种挑战。影响这些事件的因素众多且尚未完全理解。虽然人工智能可以提供有价值的见解和预测，但它无法替代人类的判断和专业知识。
人工智能在灾害管理中的未来
人工智能展现出巨大的潜力，能够帮助世界增强其灾害韧性。虽然人工智能无法替代现有的灾害管理系统，但它可以在自然灾害发生及其后果的每个环节中帮助填补空白并改善结果。通过提供更多高质量的数据、加强灾害管理组织之间的协作，以及采用结合机器与人类智能的灵活方法，灾害响应才能不断改进。
Ambiq 的贡献
从自然灾害中收集数据的设备需要稳定的能源来源，以确保分析人员和应急人员的数据不间断。Ambiq的超低功耗亚阈值功率优化技术（SPOT®）平台及Apollo片上系统（SoC）系列被嵌入到放置在风暴中心的传感器和终端设备中。它们提供了一种可靠的高能效和具备人工智能功能的微芯片，能够使锂电池设备在一次充电后持续工作数周、数月甚至数年。
来源
1 自然灾害统计 | 2023年1月31日
2 粮农组织最新报告：自然灾害发生频率是50年前的三倍 | 2021 年 3 月 18 日
到 2025 年，全球 3 种自然灾害将增加 37% – 报告 | 2022 年 3 月 14 日
4 人工智能如何真正帮助灾难响应 | 2023 年 2 月 20 日
5 人工智能在预测自然灾害和气候变化方面的力量 | 2023 年 7 月 14 日
6 利用大数据和人工智能促进抗灾和恢复：迈向更安全未来的一步 | 2023 年 6 月 25 日
7 个 AI 来救援：机器学习在紧急情况下提供帮助的 5 种方式 | 1月 16日，2018
8 认识 Clara，灾难响应聊天机器人 | 2023
9 AIDR – 人工智能数字响应 | 2023
10 人工智能在应急管理中的5个用途 | 2023
11 自然灾害的频率和凶猛程度都在增加。以下是 AI 如何提供帮助 | 1月 14日，2020