أصبح الذكاء الاصطناعي أداة قوية في تحسين قدرة البشر على توقع حدوث الكوارث الطبيعية، مما يساهم في تقليل الخسائر البشرية والمادية، وتحسين الاستجابة للطوارئ.
فاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال يعتمد على تحليل البيانات الكبيرة والمعقدة التي يصعب معالجتها يدويًا لتحسين دقة التوقعات من خلال التعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة. وهذه بعض التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في هذا المجال:
توقع الزلازل: على الرغم من أن الزلازل تعتبر من الكوارث الطبيعية التي يصعب توقعها، لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تحسين فهمنا لأنماط الزلازل من خلال تحليل البيانات الجيولوجية من أجهزة قياس الزلازل المنتشرة في الأرض لاكتشاف الأنماط التي قد تشير إلى حدوث زلزال مستقبلي، مما يوفر وقتًا أطول للاستجابة. ومع أن التوقع المبكر بالزلازل لا يزال في مراحله المبكرة، ولكن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن دقة هذه التوقعات على المدى الطويل.
توقع الفيضانات: تحدث الفيضانات بسبب الأمطار الغزيرة أو ذوبان الثلوج، ويمكن أن تسبب أضرارًا كبيرة للمنازل والممتلكات. في هذا السياق يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستخدم بيانات الطقس مثل معدل الأمطار ومستوى الأنهار، لتقديم توقعات دقيقة حول احتمالية حدوث فيضانات. ويتم استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحديد المناطق الأكثر عرضة للفيضانات بناءً على بيانات سابقة.
الأعاصير والعواصف: يمكن أن تسبب الأعاصير والعواصف دمارًا واسع النطاق. لذا يعد التوقع المبكر بها أمرًا بالغ الأهمية. ويمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الصور الملتقطة بواسطة الأقمار الصناعية وبيانات الطقس الأخرى، مما يساعد في تحسين توقع مسار وشدة الأعاصير والعواصف وتحديد المناطق التي ستتأثر بها.
حرائق الغابات: يمكن أن تندلع الحرائق البرية بسرعة وتدمر مساحات كبيرة من الأرض. وتوقع هذه الحرائق يمكن أن يوفر الوقت لتحذير الناس.
لحسن الحظ يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الطقس، مثل درجات الحرارة والرطوبة والصور الجوية ومقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار أو الأقمار الاصطناعية، بالإضافة إلى البيانات المتعلقة بالحالات السابقة لحرائق الغابات. يتم دمج هذه البيانات لتحديد الأماكن التي قد تشهد حرائق في المستقبل، وبالتالي اتخاذ الإجراءات الوقائية.
توقع الجفاف: يمثل الجفاف تهديدًا كبيرًا للزراعة وإمدادات المياه. والذكاء الاصطناعي يساعد في توقع حدوثه من خلال تحليل البيانات المتعلقة بالمناخ من مصادر متعددة من بينها الأقمار الاصطناعية لتحديد العلامات المبكرة للجفاف. كما تُمكّن النماذج الذكية من تتبع مستويات الأمطار ودرجة الحرارة على مدى فترات طويلة لتحسين النتائج ومعرفة حالات الجفاف على المدى الطويل.
تحليل البيانات البيئية: يمكن تحليل كميات ضخمة من البيانات البيئية المتاحة لتحسين التوقع بالكوارث الطبيعية. فالذكاء الاصطناعي يستخدم البيانات التي تجمعها محطات الطقس والأقمار الاصطناعية، والطائرات بدون طيار لكشف التغيرات البيئية التي قد تؤدي إلى حدوث كوارث.
الظواهر المناخية الشديدة: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين النماذج الرياضية لتوقع الظواهر المناخية الشديدة مثل العواصف الثلجية، الأعاصير المدارية، والتورنادو التي يمكن أن تُسبب أضرارًا هائلة.
في النهاية يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي يمثل أداة قوية في تحسين طريقة تعاملنا مع الكوارث الطبيعية. إلا أن التوقعات قد لا تكون دقيقة دائمًا، لذلك لا يزال يحتاج إلى تطوير مستمر ليصبح جزءًا أساسيًا في استراتيجيات إدارة المخاطر العالمية.
