Ricercatori che utilizzano l’intelligenza artificiale per favorire la risposta e il ripristino in caso di catastrofe

Per alcuni, tutti i discorsi sull’intelligenza artificiale sembrano fantascienza, dove le società futuristiche sono invase da robot che iniziano a pensare da soli. E dato tutto il clamore sull’intelligenza artificiale, non sorprende che il 61% degli intervistati in un recente sondaggio Reuters Il sondaggio ritiene che l’intelligenza artificiale comporti rischi per l’umanità.

Sebbene esistano legittime preoccupazioni riguardo allo sviluppo e all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, essa offre anche grandi vantaggi. Presso il Pacific Northwest National Laboratory del Dipartimento dell’Energia, i ricercatori stanno facendo progredire l’intelligenza artificiale e esplorando la sua capacità di accelerare la scoperta scientifica, approfondire la comprensione di questioni complesse e migliorare le operazioni e la risposta alle emergenze.

Ad esempio, i ricercatori del PNNL stanno utilizzando tecniche di intelligenza artificiale per prevedere e pianificare le emergenze, come incendi e uragani, nonché per contribuire a rispondere e riprendersi il più rapidamente possibile.

Con i finanziamenti di sponsor governativi, i ricercatori del PNNL hanno sviluppato uno strumento software chiamato RADR (abbreviazione di Rapid Analytics for Disaster Response) per fornire consapevolezza situazionale e valutazioni dei danni entro poche ore da un disastro naturale o da un’altra emergenza. RADR combina tecnologia di acquisizione di immagini, intelligenza artificiale e cloud computing per valutare i danni e prevedere i rischi.

Il PNNL ha eseguito questo modello di previsione della diffusione dell’incendio durante gli incendi di Maui, riunendo rilevamenti di punti caldi raccolti via satellite, meteorologia recente e prevista e i dati più aggiornati disponibili su vegetazione e carburante. (Immagine: Laboratorio nazionale del Pacifico nordoccidentale)

RADR lo fa acquisendo e analizzando immagini dall’alto e altri dati catturati da droni, aerei e vari satelliti governativi e commerciali. Alcuni di questi dati includono immagini a infrarossi e basate su radar che forniscono una visione più chiara dei paesaggi oscurati da fumo o nuvole. Il team sta inoltre studiando l’aggiunta di informazioni di crowdsourcing come i feed dei social media.

Quindi, in che modo l’intelligenza artificiale aiuta? Gli algoritmi matematici estraggono automaticamente le informazioni da queste immagini ad alta risoluzione per creare e diffondere rapidamente mappe dettagliate dei pericoli su una vasta area geografica. Unendo insieme le immagini disponibili raccolte durante un evento, RADR può valutare danni specifici a linee elettriche, torri di trasmissione, impianti di generazione e altre infrastrutture energetiche. Con queste informazioni a portata di mano, gli operatori possono prendere rapidamente decisioni su dove e come agire.

Il RADR è stato originariamente sviluppato per i disastri naturali, come uragani, inondazioni e incendi, che possono danneggiare l’infrastruttura energetica. È stato utilizzato in centinaia di eventi per assistere i primi soccorritori, le funzioni di supporto di emergenza, i fornitori di energia e i governi statali e locali. Ad esempio, è stato utilizzato per valutare i danni causati dalle inondazioni ai beni dei servizi pubblici a seguito di numerosi uragani. È stato utilizzato anche a giugno per analizzare le inondazioni dopo la rottura della diga di Kakhovka in Ucraina. E più recentemente, RADR è stata impiegata per sostenere gli sforzi di risposta e recupero durante e dopo i tragici incendi di Maui.

Questo video (non parte della storia pubblicata sul Tri-City Herald) approfondisce il modo in cui i ricercatori del PNNL hanno utilizzato la loro esperienza nell’analisi del telerilevamento per sviluppare una tecnologia che fornisce valutazioni rapide dei danni per i disastri naturali. (Video: Laboratorio nazionale del Pacifico nordoccidentale)

Nello specifico degli incendi boschivi, il team del PNNL sta lavorando per incorporare altri tipi di dati per espandere l’utilità dello strumento dall’osservazione e risposta alla previsione e prevenzione. Questa versione, chiamata RADR-Fire, utilizza varie immagini aeree per raccogliere informazioni aggiornate sulla vegetazione e sulle condizioni del paesaggio, contribuendo a migliorare le previsioni del rischio di incendi e della possibile diffusione. Combinando questi dati con la meteorologia prevista e i dati passati sul comportamento degli incendi, RADR-Fire può identificare meglio i potenziali rischi per le comunità e le infrastrutture.

RADR-Fire viene utilizzato nel nord-ovest per identificare il rischio di incendi pre-stagionali e stagionali. Questa conoscenza può ispirare una serie di sforzi di mitigazione e prevenzione degli incendi, come la gestione della vegetazione e la sostituzione delle attrezzature.

RADR è solo un esempio di come i ricercatori del PNNL stanno utilizzando il potere dell’intelligenza artificiale per servire l’umanità. Ciò è molto in linea con una recente citazione del CEO di Apple, Tim Cook, che ha affermato: dobbiamo “… assicurarci di utilizzare l’intelligenza artificiale in un modo che sia a beneficio dell’umanità, non a suo danno”. E poiché l’intelligenza artificiale continua a svilupparsi e a essere utilizzata in nuovi modi, puoi contare sugli esperti di PNNL per rispettare questo consiglio.

Steven Ashby, direttore del Pacific Northwest National Laboratory, scrive mensilmente questa rubrica. Per leggere le colonne del direttore precedente, visita il nostro Archivio della rubrica del direttore.

Originariamente pubblicato dal Pacific Northwest National Laboratory.

Immagine in primo piano del Pacific Northwest National Laboratory.