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2024-10-13 08:00:00
人工知能は、責任を持って導入された場合にのみ効果的な早期警告を提供できます。 
マミー・ニリナ・ローランド・ランドリアナリヴェロ 2024/10/13 10:00 6 分
人工知能 (AI) は、自然災害を予測して命を救う重要なデバイスである早期警戒システム (EWS) を変革しようとしています。 サイクロン、洪水、火災など。迅速なデータ処理能力と予測精度の継続的な向上により、 AI はこれらのシステムを最適化し、より効率的になり、場合によってはアクセスしやすくすることを約束します。 世界人口の大部分に。
現在、 効率的な SAP にアクセスできる国は 52% 未満ですそして、発展途上国や小さな島々ではこの数字はさらに低くなります (それぞれ 46% と 39%)。まだ、 これらのシステムを地球の隅々まで拡張する必要性は極めて重要です。 なぜなら、これらの地域は多くの場合最も脆弱であり、自然災害にさらされているからです。
ここで AI が活躍します。 彼女はできた これらの地理的なギャップを埋める を作ることによって より正確で迅速なアラート そしてより良い 現地のニーズに合わせて対応します。
AI: 効率向上の約束
いくつかの AI ベースのテクノロジー すでに開発中または使用中である 検出を改善し、 リスクと災害管理 自然。 たとえば、次のような企業 Google DeepMind と Nvidia 作成しました 中距離気象モデル 速度と精度において従来のツールを上回ります。
これらのモデルは、激しい雷雨などの小規模なイベントをより高い精度で予測できます。 その他のイノベーションには、AI ベースのツールが含まれます。 衛星またはドローンの画像を通じて森林火災を検出し、 またはのための 極端な降水量を監視する 通信データを組み合わせることによって。
これらの技術はすでに効果を発揮しており、 特に リアルタイム洪水監視 同社のように衛星画像の分析を通じて RSS-ハイドロ 欧州宇宙機関と提携して。これらの進歩は、AI がアラートの速度と精度を大幅に向上できることを示しています。
アクセシビリティを確保するために解決すべき課題
このような進歩にもかかわらず、 AI は特効薬ではありません。 の 1 つ 大きな課題 に関係するデータと技術インフラストラクチャへの不平等なアクセス。たとえば、 豊かな地域、 レーダーシステムとセンサーネットワークはさらに発展しており、 これにより、AI アルゴリズムをより高品質のデータでトレーニングできるようになります。
一方で、 発展途上国では、これらのツールはそれほど簡単にアクセスできませんこれは、予測の偏りや早期警報システムの有効性の低下につながる可能性があります。
もう 1 つの大きな課題: リスク管理や自然災害管理における AI の使用を規制する国際基準が存在しないこと。 災害管理のための AI に関する国連フォーカスグループなどのいくつかの取り組みでは、AI ツールの透明性と説明責任を向上させるための基準がすでに開発されていますが、 やるべきことはまだたくさん残っています。
これらの標準を整備することは、システムが確実に動作するようにするために非常に重要です。 そして、特にそれらを最も必要とする地域において、それらをさまざまな状況で効果的に導入できることを目指しています。
誰もが利用できる早期警報システムに向けて?
AI は、特に発展途上国において EWS に革命をもたらす計り知れない可能性を秘めています。 ただし、これらのツールを誰もが本当に利用できるようにするには、 障害を克服することが不可欠です に関連した インフラストラクチャとデータへのアクセス、 同様に 堅牢な国際標準の開発。
これらのテクノロジーを改善し、より包括的なものにするための継続的な努力が行われていますが、 AIは世界規模で災害リスクを軽減する上で重要な役割を果たす可能性があるしたがって、何百万もの命が救われています。しかし、これらの進歩の恩恵に平等にアクセスできることが引き続き中心でなくてはなりません。 優先順位。
参考文献: Kuglitsch、MM、Cox、J.、Luterbacher、J.、Jamoussi、B.、Xoplaki、E.、Thummarukudy、M.、Radwan、GS、安川、S.、McClain、SN、Albayrak、RA、Oehmen、D. 、& ワード、T. (2024 年 10 月 1 日)。 AI による救助: テクノロジー ツールを使用して災害の早期警報を強化する方法。自然。 https://doi.org/10.1038/d41586-024-03149-z
#人工知能は誰もが利用できる効率的な早期警報システムを保証できるでしょうか