Um festzustellen, ob die Katastrophenvorhersage durch künstliche Intelligenz zuverlässig ist, sollten wir uns zunächst überlegen, wie diese Technologie funktioniert. Im Allgemeinen eignet sich die künstliche Intelligenz am besten für die Analyse von Katastrophen, die gut bekannt sind und über eine große Datenmenge verfügen. Auf diese Weise können wir die Vorhersagen des KI-Modells mit realen Ereignissen vergleichen. Beispiele für solche Katastrophen sind Überschwemmungen, Erdbeben und Aschepartikel von Vulkanen.
KI sagt Überschwemmungen voraus
Eine von Google durchgeführte Studie zeigt, wie sein maschinelles Lernmodell in der Lage ist, Überschwemmungen in großen Flüssen vorherzusagen. Diese Technologie könnte katastrophenanfälligen Gemeinden und Städten helfen, sich auf Überschwemmungen vorzubereiten. Die Studie unterstreicht auch die Bedeutung der Verwendung von Daten aus Satellitenbildern für die Hochwasservorhersage. Die Studie konzentriert sich zwar auf Überschwemmungen in Flüssen, doch könnte sie auch für Sturzfluten nützlich sein. Die Studie hat jedoch ihre Grenzen. Sie berücksichtigt noch nicht die Auswirkungen von Trockenheit.
Bestehende Lösungen für die Hochwasservorhersage sind nur begrenzt genau, da sie sich häufig auf nur eine Datenquelle stützen. Sie verwenden beispielsweise Flusspegel und Wasserstandssensoren zur Vorhersage künftiger Wasserstände, berücksichtigen aber selten andere Datenquellen wie Niederschlagsradardaten. Infolgedessen können die Ergebnisse dieser Modelle sehr ungenau sein und zu Fehlern von bis zu 12 Zentimetern führen.
Während sich frühere Studien, die auf maschinellem Lernen basierten, auf langfristige Vorhersagen konzentrierten, befasst sich die neue Forschung mit der täglichen Zeitskala für Abflussvorhersagen. Der Grund dafür ist, dass verschiedene Flüsse unterschiedlich reagieren können und dass ihre Verbindungen zur großräumigen atmosphärischen Zirkulation variieren. Darüber hinaus können einige Flüsse vom Schneefall als treibendem Faktor abhängen. Aus diesem Grund könnte die tägliche Abflussvorhersage die Zukunft der operationellen Vorhersagen sein.
KI-basierte Hochwasservorhersagen können den Rettungskräften helfen, schneller und genauer auf Katastrophen zu reagieren. Da Überschwemmungen unvorhersehbar sind, müssen die Rettungskräfte ständig über den Zustand der Flüsse und der umliegenden Felder informiert sein. Dies ist nur mit einer genauen Kartierung möglich, und KI-basierte Hochwasservorhersagesysteme können diese Aufgabe schnell erfüllen.
KI sagt Aschepartikel von Vulkanen voraus
Wissenschaftler haben ein System der künstlichen Intelligenz entwickelt, um die Form von Aschepartikeln vorherzusagen, die bei Vulkanausbrüchen entstehen. Das System nutzt ein neuronales Faltungsnetzwerk zur Analyse von Bildern. Die Forscher trainierten die künstliche Intelligenz anhand eines Partikelanalysators und Tausender zweidimensionaler Bilder der Partikel.
Die Form der Aschepartikel ist entscheidend für die Identifizierung der Art des Ausbruchs. Dies kann Notfallteams helfen, auf den Ausbruch zu reagieren und die betroffenen Gebiete zu evakuieren. Bisher war die Kategorisierung von Aschepartikeln eine sehr subjektive und zeitaufwändige Aufgabe, die hochqualifizierte Experten erforderte.
Die Aschepartikel, die bei Vulkanausbrüchen freigesetzt werden, stellen eine erhebliche Gefahr für die Luftfahrt und die Sicherheit der Menschen dar. Obwohl es in der Vergangenheit zu extremen Vulkanausbrüchen gekommen ist, ist die moderne Gesellschaft anfälliger denn je. Die komplexe innere und äußere Morphologie der Vulkane auf unserem Planeten bestimmt, wie diese Partikel transportiert und verteilt werden.
Das PUFF-UAF-Modell ist ein gutes Beispiel für ein Modell zur Vorhersage der Bewegung vulkanischer Aschepartikel. Es kombiniert Winddaten und Aschepartikelmodellierung, um die Position der Aschepartikel in jedem Zeitschritt vorherzusagen. Mithilfe dieses Modells können wir die Aschekonzentration zu jeder Stunde schätzen.
KI sagt Aschepartikel von Heuschrecken voraus
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz haben Wissenschaftler ein Instrument entwickelt, das das Verhalten von Heuschrecken vorhersagen kann. Es nutzt eine Kombination aus Bodensensordaten, meteorologischen Beobachtungen am Boden und maschinellem Lernen, um Heuschrecken vorherzusagen und zwei bis drei Monate im Voraus zu warnen. Das Tool funktioniert, indem es den Vegetationsindex und das Vegetationswachstum ermittelt, was dem Nutzer einen Hinweis auf die Wahrscheinlichkeit von Heuschreckenaktivitäten gibt.
KI sagt tropische Wirbelstürme voraus
Mithilfe fortschrittlicher Techniken der künstlichen Intelligenz ist es Wissenschaftlern gelungen, die Intensität tropischer Wirbelstürme vorherzusagen. Ein Team des Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) nutzt diese Technologie nun, um Hurrikane besser vorherzusagen. Die Studie hat bereits eine Reihe vielversprechender Ergebnisse erbracht. Die Forscher analysierten 1050 synthetische tropische Stürme mit Hilfe eines gekoppelten, hochauflösenden Wellen- und Sturmflutmodellierungssystems. Diese Modelle nutzten fortschrittliche Algorithmen, um Daten zu verarbeiten und zu interpretieren und auf der Grundlage von Klima- und Umweltfaktoren Vorhersagen über die Sturmstärke zu treffen. Wenn das Modell weiterentwickelt wird, könnte es ein leistungsfähiges Instrument für die Vorhersage von Hurrikanen werden.
Das Team hat begonnen, sein Modell in der aktuellen Hurrikansaison zu testen. Sie arbeiten auch mit dem National Hurricane Center zusammen, um zusätzliche Informationen über Hurrikane zu sammeln. Dazu gehören Niederschlagsintensität, Eiswasser in Wolken und die Temperatur der Luft, die sich vom Auge des Sturms wegbewegt. Die Forscher planen außerdem, Satellitendaten zu nutzen, um die Schwere von Hurrikanen zu bestimmen und ihr Modell für maschinelles Lernen zu verbessern.
Zum Trainieren des Modells wurde ein neuronales Netz verwendet. Es hat sich gezeigt, dass es bei der Vorhersage der Intensität von tropischen Wirbelstürmen besser abschneidet als eine Support Vector Machine. Diese Methode lässt sich leicht entwickeln und neu trainieren, wenn neue Daten zur Verfügung stehen. Es wurde festgestellt, dass diese Methode für die Vorhersage von tropischen Wirbelstürmen im atlantischen Becken genau ist.
AI sagt Waldbrände voraus
AI kann Gemeinden dabei helfen, Brände besser vorherzusagen und zu verhindern, indem wichtige Datenpunkte zu Beginn eines Ereignisses identifiziert werden. Sie kann Informationen über Vegetation, Wind und Klimabedingungen nutzen. Die Fähigkeit, die Geschwindigkeit des Feuerwachstums vorherzusagen, kann den örtlichen Behörden helfen, das Brandrisiko zu verringern, indem sie Gestrüpp roden und kontrollierte Rückbrände legen. Anhand dieser Daten können Feuerwehrleute und Beamte die knappen Ressourcen besser einsetzen und die Ausbreitung von Bränden verhindern.
Der Klimawandel ist ein wichtiger Faktor für den plötzlichen Anstieg der Waldbrandaktivität. Steigende Temperaturen haben dazu geführt, dass die Feuersaison länger dauert und früher im Jahr beginnt. Forscher experimentieren nun mit künstlicher Intelligenz, um diese Katastrophen besser vorhersagen und effizientere Entscheidungen zur Landbewirtschaftung treffen zu können. Mit ihrer Arbeit wollen die Wissenschaftler aus Stanford den Zeitpunkt und die Schwere von Waldbränden vorhersagen.
Das System wird mit komprimierten Satellitenfotos von Bränden und anderen wichtigen Daten wie Zeit, Ort, örtliche Vegetation, Windrichtung, Neigung und Höhe gefüttert. Das Modell erkennt dann, welche Teile eines Gebiets bereits verbrannt sind, und berechnet auf der Grundlage dieser Daten eine Vorhersage. Die Vorhersage kann an Experten vor Ort weitergegeben werden.
Das Forschungsteam konzentriert sich auf die zusammenhängenden Vereinigten Staaten und wird Daten über Brennstoffe, Klima, aktuelles und vorhergesagtes Wetter, historische Brände und andere Daten über Menschen, Stromleitungen und Eisenbahnstrecken berücksichtigen. Sie werden auch den US-Feiertagskalender berücksichtigen.
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