Roman RemberInnowacyjna technologia łącząca wirtualne przestrzenie zwane „digital twins” z sztuczną inteligencją (AI) posuwa badania o przewidywanie skali zalania spowodowanego tsunami i ulewnymi deszczami, co ostatecznie pomaga w działaniach ratowniczych i udzielaniu wskazówek ewakuacyjnych. Głównym celem jest osiągnięcie prognoz w czasie rzeczywistym poprzez szybkie gromadzenie informacji po klęsce takie jak magnituda trzęsienia ziemi i epicentrum, a następnie zastosowanie ich do obliczania potencjalnych szkód na podstawie warunków meteorologicznych i gęstości zaludnienia. Te cenne dane są następnie udostępniane agencjom rządowym i firmom, aby ułatwić podejmowanie świadomych decyzji dopasowanych do konkretnych scenariuszy skutków.
Pionierski projekt o nazwie „Tsunami Disaster Digital Twin”, którego liderem jest profesor Shunichi Koshimura z Uniwersytetu Tohoku, jest na czele tego obszaru. Poprzez replikowanie terenu przybrzeżnego, infrastruktury miejskiej i budynków w przestrzeniach wirtualnych na superkomputerach, system automatycznie pobiera dane na temat trzęsień ziemi, ich magnitudy i poziomów morza po wykryciu aktywności sejsmicznej. W ciągu 20 minut od zdarzenia superkomputery generują prognozy stref zalania i szkód w budynkach spowodowanych przez tsunami. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do oszacowania liczby osób w obszarach podatnych na zalanie na podstawie danych lokalizacji smartfonów.
Patrząc w przyszłość, zespół badawczy ma na celu skrócenie czasów prognozowania do poniżej pięciu minut do 2028 roku poprzez zastosowanie synergii AI i technologii kwantowych, aby również oszacować szkody w infrastrukturze, takie jak drogi. To kompleksowe podejście pomoże zoptymalizować trasy ewakuacyjne, misje ratunkowe i wsparcie logistyczne. W ramach tych działań projekt „RTi-cast”, prowadzony przez profesora Koshimura, uzyskał pionierską licencję na prognozowanie tsunami od Japońskiej Agencji Meteorologicznej i rozpoczął dostarczanie prognoz zmian poziomu wody, obszarów zalania i głębokości do 19 gmin w prefekturze Kochi.
Ponadto, w oddzielnym przedsięwzięciu firma konsultingowa z branży inżynieryjnej opracowała system wykorzystujący digital twins do przewidywania sytuacji zalan w przestrzeniach podziemnych spowodowanych nagłymi ulewami. Poprzez konwertowanie cyfrowych zdjęć wykonanych w rzeczywistych miejscach przy użyciu technologii AI i wykorzystanie oprogramowania komercyjnego do tworzenia symulacji 3D zalewającej wody w obszarach podziemnych, system wizualizuje efektywność środków łagodzenia zalań, takich jak przegrody przeciwpowodziowe. Ta innowacyjna technologia umożliwia precyzyjne oceny potencjalnych szkód i strategii łagodzenia, oferując wartościowe spostrzeżenia dla przygotowania do katastrof.
Technologia digital twins, nowoczesna metoda tworzenia wirtualnych przestrzeni generowanych komputerowo, które odzwierciedlają dane realnego świata, rewolucjonizuje różne branże, umożliwiając kompleksowe symulacje, które w przeciwnym razie byłoby trudne do przeprowadzenia w świecie fizycznym. Zastosowania tego rozwiązania obejmują przewidywanie stref zalania spowodowanych tsunami i poprawę jakości produktów poprzez iteracyjne prototypowanie, co sprawia, że digital twins mają wiele oczekiwanych korzyści związanych z wykorzystaniem i oszczędnością kosztów.
Nowy obszar w przewidywaniu i reagowaniu na klęski: Wzmacnianie digital twins i AI
Digital twins w połączeniu z sztuczną inteligencją pojawiły się jako narzędzie zmieniające zasady gry w rewolucjonizowaniu prognozowania klęsk i działań ratunkowych. Poza sferą przewidywania tsunami i scenariuszy zalania, ta innowacyjna technologia obiecuje przekształcić krajobraz zarządzania zagrożeniami poprzez dostarczanie danych w czasie rzeczywistym oraz praktycznej wiedzy dla zainteresowanych stron. Podczas gdy poprzedni artykuł rzuca światło na znaczące postępy dokonane na tym polu, istnieją dodatkowe aspekty, które warto zbadać, aby zgłębić potencjał i wyzwania związane z integracją digital twins i AI.
Kluczowe pytania i rozważania:
1. Jak niezawodne są digital twins w dokładnym przewidywaniu skali zniszczeń w różnych scenariuszach klęsk?
Digital twins oferują wirtualną reprezentację świata realnego, ale ich precyzja i niezawodność są kluczowymi czynnikami w prognozowaniu katastroficznych zdarzeń. Zapewnienie dokładności danych wejściowych i doskonalenie modeli symulacyjnych są integralne dla zwiększenia zdolności prognozowania.
2. Jakie są implikacje etyczne wykorzystywania AI w reagowaniu na klęski?
Integracja AI w procesy podejmowania decyzji rodzi dylematy etyczne dotyczące prywatności, uprzedzeń i przejrzystości. Istotne jest, aby rozważać kwestie etyczne w celu zbudowania zaufania i odpowiedzialności podczas wdrażania rozwiązań opartych na AI w czasie kryzysu.
Wyzwania i kontrowersje:
1. Zagrożenia związane z bezpieczeństwem i prywatnością danych:
Ogromna ilość danych wymaganych do symulacji digital twins stawia wyzwania w zakresie zabezpieczania poufnych informacji i zapewnienia zgodności z przepisami w zakresie prywatności, zwłaszcza w scenariuszach związanych z śledzeniem populacji i podatnością infrastruktury.
2. Integracja techniczna i interoperacyjność:
Integracja różnorodnych źródeł danych, platform i algorytmów AI w celu stworzenia spójnego systemu do prognozowania klęsk i reagowania na nie stwarza techniczne przeszkody, które wymagają usprawnionych protokołów i spójnych ram.
Zalety i wady:
Zalety:
– Praktyczne spojrzenia w czasie rzeczywistym: Digital twins połączone z AI umożliwiają szybkie przetwarzanie danych i analizę, umożliwiając organom decyzyjnym szybkie podejmowanie świadomych decyzji podczas katastrof.
– Optymalizacja alokacji zasobów: Precyzyjne prognozy pomagają w skutecznym alokowaniu zasobów, poprawiając strategie reagowania na nagłe sytuacje i minimalizując ofiary.
Wady:
– Skomplikowanie i utrzymanie: Zarządzanie złożonymi modelami digital twins i algorytmami AI wymaga specjalistycznej wiedzy i ciągłego utrzymania, co stanowi wyzwanie w zachowaniu operacyjnej wydajności.
– Rozważenia kosztów: Początkowy koszt i koszty eksploatacji związane z wdrażaniem i skalowaniem technologii digital twins mogą stanowić przeszkodę dla niektórych organizacji, ograniczając powszechne wdrożenie.
Podsumowując, połączenie digital twins i AI oferuje transformatywne podejście do prognozowania i reagowania na katastrofy, torując drogę do bardziej efektywnych, opartych na danych strategii zmniejszania ryzyka i zwiększania odporności. Adresowanie kluczowych pytań, wyzwań i kwestii etycznych jest niezbędne do wykorzystania pełnego potencjału tych technologii podczas pokonywania złożoności związanej z zarządzaniem katastrofami.
Aby uzyskać więcej informacji na temat innowacyjnych technologii stymulujących innowacje w przygotowaniu i reagowaniu na katastrofy, odwiedź oficjalną stronę NASA.
