通信網(wǎng)banner.jpg)
相關(guān)專題：
當(dāng)一場地震襲來的時(shí)候，救災(zāi)響應(yīng)人員需要盡可能早的知道地震最先開始的位置。
人工智能能幫我們快速定位這個(gè)位置么？一家叫做One Concern的公司目前正在研發(fā)這項(xiàng)技術(shù)，希望在地震發(fā)生后的幾分鐘內(nèi)，就能夠快速預(yù)測城鎮(zhèn)中受地震破壞最強(qiáng)的地區(qū)在什么地方。
Andrew Ng推薦
在加州San Mateo郡應(yīng)急服務(wù)委員會(huì)工作的Ray Mueller表示：“這是一款能夠救命的產(chǎn)品�！盡ueller親歷過加州最近一次（1989年）的大地震。這樣的技術(shù)能夠幫助救災(zāi)人員找到受災(zāi)最嚴(yán)重的地區(qū)，然后救災(zāi)人員可能第一時(shí)間趕到那里。
為了研發(fā)這項(xiàng)算法，One Concern首先需要下載某個(gè)地區(qū)與建筑有關(guān)的樓齡、類型、建筑材料等有關(guān)的數(shù)據(jù)。之后，研究人員需要訓(xùn)練出一套能夠理解地震是如何損壞建筑物的套路。通過將這些知識(shí)和地震發(fā)生后的地震數(shù)據(jù)結(jié)合，One Concern的CEO Wani表示，他們研發(fā)的系統(tǒng)可以高效地預(yù)測出建筑物對(duì)沖擊波的反饋。
AI系統(tǒng)在一番評(píng)估之后，會(huì)生成一張災(zāi)害地圖。這樣子救災(zāi)人員就可以圍繞這些地區(qū)進(jìn)行分析。在地圖中，那些建筑物損壞最嚴(yán)重的街道和受災(zāi)人數(shù)最多的區(qū)域都會(huì)被重點(diǎn)標(biāo)注出來。
如果我們知道每一條街道上的人數(shù)。之后我們將災(zāi)害強(qiáng)度和人數(shù)相乘，就可以得出應(yīng)該先去那個(gè)地區(qū)進(jìn)行救災(zāi)。
目前One Concern的軟件已經(jīng)被San Manteo郡的應(yīng)急救災(zāi)中心試用。它們正在從一些小的地震中去檢測是否這項(xiàng)AI系統(tǒng)真的有用。
San Manteo附近的兩個(gè)郡也已經(jīng)表示他們有興趣試用這個(gè)軟件。Muller表示，救災(zāi)相關(guān)方面可以先用這個(gè)系統(tǒng)來配合一些地震救災(zāi)的演習(xí)，以此來訓(xùn)練他們的員工。
災(zāi)難之后，為你提供快速的地域提示。你能在災(zāi)難發(fā)生后的幾分鐘時(shí)間里，獲取一份自動(dòng)生成的與地震災(zāi)害相關(guān)的詳情地圖�？梢詭椭葹�(zāi)組織快速做出重要決策，如物資分配、首要救災(zāi)地區(qū)定位、疏散路徑等
在一些不發(fā)達(dá)國家的地震區(qū)，因?yàn)闆]有那么多現(xiàn)成的建筑物數(shù)據(jù)，研究人員采用了另外的AI策略。2015年4月尼泊爾的地震發(fā)生后，AI研究人員就訓(xùn)用了不同的方法來幫助改變地面，救災(zāi)響應(yīng)的方式。
舉個(gè)例子，在經(jīng)過人工智能軟件提前掃描后，線上的志愿者們面前會(huì)呈現(xiàn)出受災(zāi)地區(qū)的衛(wèi)星圖，之后同志愿者們來幫助確認(rèn)哪些地區(qū)可能是有人居住的地點(diǎn)。如果志愿者的判斷和AI系統(tǒng)判斷的是一樣的，那么這些地區(qū)就會(huì)標(biāo)注出來，以待救災(zāi)專業(yè)人員再進(jìn)行審查。
通過這樣的方法，兩個(gè)之前沒有被識(shí)別出來的村莊被地面救災(zāi)人員發(fā)現(xiàn)了，并及時(shí)到場給予了救災(zāi)支援。
獵云注：人工智能作為一項(xiàng)技術(shù)，其廣泛的應(yīng)用并融入到我們的日常生活中。例如可以快速預(yù)測城鎮(zhèn)中受地震破壞最強(qiáng)的地區(qū)在什么地方，以及幫助救災(zāi)組織快速做出重要決策等。文章來自微信公眾號(hào)：將門創(chuàng)投thejiangmen。
