近日,有媒體報道稱,韓國光州科學(xué)技術(shù)研究所開發(fā)了一款可以提前一周預(yù)測森林火災(zāi)風(fēng)險的人工智能系統(tǒng)。開發(fā)人員表示,這款人工智能系統(tǒng)可以通過測量地表附近的溫度、濕度、風(fēng)和累積降水量等數(shù)據(jù)計算森林火災(zāi)發(fā)生的概率。
隨著技術(shù)的發(fā)展,利用人工智能預(yù)測自然災(zāi)害似乎正在成為現(xiàn)實:美國斯坦福大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種人工智能模型,能夠預(yù)測微粒污染的情況,進而追蹤美國西部地區(qū)野火煙霧的變化情況;來自英國卡迪夫大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種人工智能程序,通過分析水下地震引發(fā)的海洋聲波,預(yù)測海嘯可能發(fā)生的時間……
人工智能是如何預(yù)測自然災(zāi)害的?它能為人類對抗自然災(zāi)害作哪些貢獻?科技日報記者就此采訪了四川大學(xué)教授、地震預(yù)警與多災(zāi)種預(yù)警應(yīng)用信息技術(shù)四川省重點實驗室主任、成都高新減災(zāi)研究所所長王暾。
(資料圖片僅供參考)
預(yù)測的前提是構(gòu)建完善的理論模型
人類往往對快速暴發(fā)的直接威脅非常敏感,但卻不擅長識別緩慢進展的潛在威脅。人工智能的出現(xiàn)讓人類擁有了能夠預(yù)測自然災(zāi)害、并采取預(yù)防措施的工具。
王暾對記者表示,一般我們所說的“預(yù)測”,包括人工智能的預(yù)測,并不是“空穴來風(fēng)”,而是基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)測。利用衛(wèi)星圖像、地面基站等手段,科研人員可以在自然災(zāi)害即將發(fā)生、有自然災(zāi)害發(fā)生風(fēng)險或自然災(zāi)害正在發(fā)生但并未造成嚴重破壞的情況下,及時發(fā)布預(yù)警信息,最大限度地降低損失。
王暾進一步解釋道,依托先進的通信技術(shù)和觀測設(shè)備,科研人員可以得到自然災(zāi)害即將發(fā)生時或災(zāi)害發(fā)生早期但并未造成嚴重破壞時的信號,然后運用人工智能對這些信號進行處理,判斷災(zāi)情、進行預(yù)警。如森林火災(zāi)發(fā)生初期,人工智能可以通過衛(wèi)星圖像和其他信息定位火災(zāi)地點、判斷火災(zāi)強度,這樣就可以及時通知相關(guān)部門采取防范措施。“像此前的四川瀘定地震預(yù)警,和目前大多數(shù)山火、城市內(nèi)澇預(yù)警,都運用到了人工智能技術(shù)。”王暾說。
雖然以目前的技術(shù)水平,科研人員利用人工智能可以做到對大多數(shù)自然災(zāi)害的監(jiān)測預(yù)警,但人工智能其實并不比人腦“聰明”。人工智能準確預(yù)測的前提,是人類能夠構(gòu)建起完善的理論模型。
“人工智能的優(yōu)勢在于搜索范圍大、計算能力強。然而在災(zāi)害預(yù)測中,光有這些能力還不夠,還需要理論模型去解決‘怎么預(yù)測’的問題。”王暾說,此前也有科研團隊嘗試過在不構(gòu)建理論模型的情況下讓人工智能進行“自主”災(zāi)害預(yù)測,但沒有成功。
可幫助人類提升對干擾的識別能力
如今人們對自然災(zāi)害的監(jiān)測方式越來越先進,應(yīng)對自然災(zāi)害的手段越來越多樣,但監(jiān)測的準確性在對自然災(zāi)害的預(yù)測中仍然十分重要,人們在監(jiān)測自然災(zāi)害時,往往會面臨很多干擾。
王暾舉例說,科研人員會通過用衛(wèi)星監(jiān)測森林中亮點的方式監(jiān)測森林火災(zāi),但有時人們難以從衛(wèi)星圖上直觀判斷亮點是由于火災(zāi)形成的,還是由于太陽光反射形成的;科研人員可以通過監(jiān)測地震波進行地震預(yù)警,但放炮、建筑工地施工等行為也會產(chǎn)生地震波。如何以最快的速度識別并排除干擾,成為自然災(zāi)害監(jiān)測需要解決的一大問題,這就需要人工智能等技術(shù)排除掉人類活動或其他因素產(chǎn)生的干擾信號,以減少誤報。
“人工智能的優(yōu)勢是對大量數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)分析、智能處理,并在此基礎(chǔ)上作出自動判斷或輔助人類作出判斷,提高預(yù)警系統(tǒng)的可靠性和及時性。因此,人工智能在干擾信號識別領(lǐng)域大有可為。”王暾告訴記者,通過學(xué)習(xí)大量案例,人工智能可以迅速判斷出哪些信號是干擾信號,為科研人員節(jié)省時間精力,提升自然災(zāi)害預(yù)測效率和準確性。
據(jù)了解,成都高新減災(zāi)研究所利用人工智能對地震波進行智能分析,11年來,做到了地震“零誤報”。該所還和四川省自然資源廳、成都理工大學(xué)等單位合作開發(fā)了一款系統(tǒng),利用人工智能對山體滑坡信號進行智能分析,顯著減少了山體滑坡誤報率。
除此之外,人工智能還可以勝任較為復(fù)雜的信息分析與整合工作。通過分析融合可見光、紅外線等多頻段信息,人工智能能夠快速識別某地區(qū)的綜合情況。“比如判斷著火地點的地形狀況、土地使用狀況、植被狀況等,或者判斷短時間內(nèi)降水量極大的城市是否會發(fā)生內(nèi)澇以及內(nèi)澇的深度等。”王暾說。
對抗自然災(zāi)害的應(yīng)用前景十分廣闊
“得益于人工智能的飛速發(fā)展,科研人員能夠從復(fù)雜繁瑣的計算工作中解脫出來,執(zhí)行更為復(fù)雜且重要的任務(wù)。”談到利用人工智能在對抗自然災(zāi)害方面的應(yīng)用前景,王暾充滿了信心。
利用人工智能的快速計算能力,災(zāi)后救援工作的效率也將得到提升。比如,高分衛(wèi)星圖像可以讓救援者能在短時間內(nèi)得知災(zāi)區(qū)受災(zāi)狀況的一手信息,通過將災(zāi)區(qū)信息與救災(zāi)物資需求相匹配,人工智能可以規(guī)劃出最有效率的救災(zāi)路線;還可以將監(jiān)測到的次生災(zāi)害等變量納入救援規(guī)劃之中,及時修正救援路徑、調(diào)配救災(zāi)物資。
高科技手段的介入讓人類不必再冒著生命危險在災(zāi)情尚不明朗時深入災(zāi)區(qū)一線,既最大限度地保證了人類的生命安全,又提升了救援效率。
除了提升人類的災(zāi)后救援能力外,人工智能在災(zāi)害鏈預(yù)警方面也有著很大的應(yīng)用潛力。許多自然災(zāi)害在發(fā)生之后,會誘發(fā)出一連串的次生災(zāi)害,這種現(xiàn)象被稱為災(zāi)害鏈。“比如某地可能因為下了一場暴雨造成潰壩,進而導(dǎo)致下游發(fā)生洪水或者山體滑坡。”王暾解釋道,“災(zāi)害鏈變化多端,影響因素極為復(fù)雜。現(xiàn)在對于災(zāi)害鏈的預(yù)警往往基于經(jīng)驗。如果在未來,人們能夠構(gòu)建出相應(yīng)的人工智能模型,對于災(zāi)害鏈預(yù)測的準確性將得到提升。”
當(dāng)然,想要讓人工智能在未來的災(zāi)害預(yù)警中發(fā)揮進一步作用,還需要科研人員不斷提升對災(zāi)害的認知水平,不斷完善人工智能預(yù)警模型。王暾說,科研人員在未來應(yīng)該進一步加強對自然災(zāi)害的研究工作,充分考慮更多變量,構(gòu)建更為準確的災(zāi)害預(yù)警模型,發(fā)揮人工智能等新技術(shù)的優(yōu)勢,使其更好地服務(wù)于人類安全保障事業(yè)。
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