Ein Feuerwehrmann läuft entlang einer Eindämmungslinie, während er in Redding, Kalifornien, gegen ein 2018-Lauffeuer kämpft. AP Foto / Marcio Jose Sanchez
Ein großes verheerendes Feuer breitete sich in Colorado aus, und ich verbrachte viele Stunden damit, Schutzräume zu lokalisieren, Evakuierungsrouten zu identifizieren und Satellitenbilder zusammenzusetzen.
Als der Fourmile Canyon Fire letztendlich Gebiete westlich von Boulder verwüstete Zerstörung von 169-Häusern und Verursachen von Schäden in Höhe von 217 Mio. USDMein größtes Anliegen war es, sicherzustellen, dass die Menschen sicher evakuieren können und die Ersthelfer die besten Chancen haben, das Feuer in Schach zu halten.
Das Merkwürdigste an diesem September 7, 2010?
Ich verbrachte es bequem in meinem Haus in Bloomington, Indiana, tausend Meilen von der Aktion entfernt.
Ich war ein Freiwilliger, der versuchte, den Brandopfern zu helfen. ich hatte hat eine Webseite erstellt Daten über den Brand zu aggregieren, einschließlich des Standorts von Schutzräumen und der neuesten Vorhersagen der Brandausbreitung. Ich teilte es auf Twitter in der Hoffnung, dass jemand es nützlich finden würde; Laut Nutzungsstatistik haben es über 40,000-Leute getan.
Heute finden Forscher wie ich transformative neue Wege, um Daten und Rechenmethoden - was wir Data Science nennen - zu nutzen, um Planern, Führungskräften und Ersthelfern bei der Bewältigung von Katastrophen wie Waldbränden aus der Ferne zu helfen.
Ein wachsendes Problem
Die Art von Arbeit, die ich mache, wird immer notwendiger.
Während ich das schreibe, Waldbrände bedrohen Häuser in ganz Kalifornien. Ausgedehnte Gebiete sind ohne Strom, da das Energieversorgungsunternehmen PG & E extreme Maßnahmen ergreift, um zu verhindern, dass ausgefallene Stromleitungen neue Brände auslösen und die Stromversorgung für mehr als 2 Millionen Menschen unterbrechen.
Angetrieben von starken Winden und trockenen Bedingungen, Diese Brände sind ein Produkt des Klimawandels.
Nicht nur in Kalifornien ist die Krise die neue Normalität. Gebiete, die von Hurrikanen in 2017 heimgesucht werden, wie Puerto Rico und die amerikanischen Jungferninseln, sind immer noch schwer zu erholen. Hier im Mittleren Westen haben wir es jedes Jahr mit beispiellosen Überschwemmungen zu tun, die durch extreme Regenfälle verursacht werden getrieben durch den Klimawandel.
Bundeshilfeagenturen wie die FEMA können ihre Reaktion einfach nicht schnell genug skalieren die Anforderungen von Disaster Response und Recovery erfüllen auf der Ebene der jährlichen Katastrophe, mit der die Amerikaner jetzt konfrontiert sind.
Selbst wenn die Staats- und Regierungschefs der Welt konkrete Schritte zur Reduzierung der CO2-Emissionen unternehmen, werden alle Menschen auf der Erde in den kommenden Jahrzehnten mit schwierigen Konsequenzen konfrontiert sein.
Datengetriebene Lösungen
Ich bin aber optimistisch. Eine ganze Welt neuer Möglichkeiten wurde durch eine Explosion von Daten eröffnet. Künstliche Intelligenz lässt Computer diese Daten vorhersagen und Erkenntnisse daraus gewinnen.
Regierungs- und Nichtregierungsorganisationen beginnen, diese Möglichkeiten zu erkennen. Zum Beispiel in 2015, Die FEMA hat einen Chief Data Officer ernannt um die Daten innerhalb der Organisation freizugeben.
In diesem Jahr half ich bei der Gründung der Crisis Technologies Innovation Lab an der Indiana University, speziell um die Kraft von Daten, Technologie und künstlicher Intelligenz zu nutzen, um auf die Auswirkungen des Klimawandels zu reagieren und sich darauf vorzubereiten.
Durch eine Zuschuss der Eidgenössischen WirtschaftsförderungsverwaltungWir bauen Tools, mit denen Bundesbehörden wie die FEMA sowie lokale Planer lernen, wie sie durch Waldbrände oder Hurrikane zerstörte Gemeinden wieder aufbauen können.
Durch die Analyse historischer Katastropheninformationen, öffentlich verfügbarer Volkszählungsdaten und Prognosemodelle für Risiko und Belastbarkeit können unsere Tools wichtige Entscheidungen identifizieren und priorisieren, z. B. welche Art von Infrastrukturinvestitionen zu tätigen sind.
Wir sind auch Partnerschaft direkt mit Ersthelfern neue Arten von Katastrophenvisualisierungen zu erstellen, die Tausende von Datenpunkten über Wetter, aktuelle Bedingungen, Stromausfälle und Verkehrsbedingungen in Echtzeit zusammenführen. Erst in jüngster Zeit sind solche Fähigkeiten auf dem Gebiet möglich geworden, da die Kommunikationsinfrastruktur für die öffentliche Sicherheit verbessert wurde, wie z FirstNet.
Wir hoffen, dass dies den Einsatzleitern und Notfallmanagern dabei hilft, fundiertere Entscheidungen in Situationen mit hohem Stress zu treffen.
Andere Forscher demonstrieren bereits die Leistungsfähigkeit der Technologie bei Waldbränden und anderen Katastrophen, darunter Verwenden von Drohnen, um Streaming-Videos aus der Luft zurückzusenden; mit künstlicher Intelligenz Vorhersage der Auswirkungen von Katastrophen auf hyperlokaler Ebeneeschriebenen Art und Weise; und Mithilfe von Sensoren können Sie die Änderungen der Luftqualität bei Waldbränden viel genauer verfolgen.
Resilience2 ermöglicht eine schnelle Analyse der Katastrophenresilienz auf Landes- und Kreisebene. David Wild, CC BY-SA
Blick in die Zukunft
Die Forschungen, die wir alle durchführen, zeigen, wie Planer, Ersthelfer und Regierungen mit den leistungsstarken Funktionen von Data Science und künstlicher Intelligenz dabei unterstützt werden können, sich auf die enormen Herausforderungen des Klimawandels einzustellen.
Es gibt jedoch Hindernisse zu überwinden. Klimawandel und Katastrophen sind komplex und schwer genau zu modellieren.
Darüber hinaus muss die Katastrophenschutztechnologie speziell für Umgebungen mit hohem Stress und schwierigen Bedingungen entwickelt werden. Es muss physisch robust sein und in ungünstigen Umgebungen mit defekter Infrastruktur eingesetzt werden können. Wir brauchen sichere Räume, um neue Funktionen in simulierten Umgebungen zu testen und zu innovieren, in denen ein Ausfall nicht zu echten Todesfällen führt.
Ich hoffe, dass noch viel mehr Daten- und Technologieforscher erwägen, ihre Forschung auf die dringenden Probleme des Klimawandels umzulenken.
Über den Autor
David Wild, außerordentlicher Professor für Informatik, Informatik und Ingenieurwesen, Indiana University
Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.
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