カリフォルニア州民が将来の山火事と戦うのにデータサイエンスがどのように役立つか

カリフォルニア州民が将来の山火事と戦うのにデータサイエンスがどのように役立つか カリフォルニア州レディングの2018山火事と戦っている間に、消防士が封じ込めラインに沿って歩きます。 AP写真/マルシオ・ホセ・サンチェス

コロラド州全体に大規模な山火事が広がり、避難所の特定、避難ルートの特定、衛星画像のつなぎ合わせに長時間費やしました。

フォーマイルキャニオンの火災により、ボルダーの西の地域が破壊され、最終的に 169の家を破壊し、217百万米ドルの損害、私の最大の懸念は、人々が安全に避難できるようにすることと、最初の対応者が火を寄せ付けないようにすることでした。

その9月の7、2010で最も奇妙なことは何ですか?

私は、アクションから数千マイル離れたインディアナ州ブルーミントンの自宅で快適に座って過ごしました。

私はボランティアで、火災の犠牲者を助けようとしました。 持っていた ウェブページを作成しました 避難所の位置や延焼の最新の予測など、火災に関するデータを集約します。 誰かがそれを役に立つと思うことを願って、Twitterで共有しました。 使用統計によると、40,000人を超えています。

今日、私のような研究者は、計画立案者、指導者、および最初の対応者が遠くからの山火事のような災害に取り組むのを助けるために、データと計算方法を使用する革新的な新しい方法を見つけています。

成長している問題

私の仕事はますます必要になっています。

これを書いていると、 山火事はカリフォルニア中の家を脅かしています。 電力会社PG&Eが、停電した送電線が新しい火災に火をつけないように極端な措置を講じ、2百万人以上の人々の電力を遮断するため、広大な地域には電気がありません。

強風と乾燥した状態に支えられて、 これらの火災は気候変動の産物です.

危機が新しい正常なのはカリフォルニアだけではありません。 プエルトリコや米領バージン諸島など、2017でハリケーンに見舞われるエリアは まだ回復するのに苦労しています。 ここ中西部では、極端な降雨による毎年前例のない洪水に対処しています 気候変動による.

FEMAのような連邦政府援助機関は、対応するのに十分な速さで対応できない 災害対応と復旧のニーズを満たす アメリカ人が今直面している年次災害のレベルで。

たとえ世界のリーダーが二酸化炭素排出量を削減するための具体的な措置を講じたとしても、地球上の誰もが今後数十年にわたって厳しい結果に直面するでしょう。

データ駆動型ソリューション

しかし、私は楽観的です。 データの爆発的増加により、新しい可能性の全世界が開かれました。 人工知能により、コンピューターはそのデータから洞察を予測して見つけることができます。

政府および非政府組織はこれらの可能性を認識し始めています。 たとえば、2015では、 FEMAが最高データ責任者に任命されました 組織内で「データを解放する」。

今年、私は Crisis Technologiesイノベーションラボ 特に、気候変動の影響に対応し、その影響に備えるために、データ、テクノロジー、人工知能の力を活用するために、インディアナ大学で。

スルー 連邦経済開発局からの助成金、FEMAなどの連邦政府機関や地元の計画立案者が、山火事やハリケーンによって破壊されたコミュニティを再建する方法を学ぶのに役立つツールを構築しています。

過去の災害情報、公開されている国勢調査データ、およびリスクと回復力の予測モデルを分析することにより、当社のツールは、どのような種類のインフラ投資を行うかなどの重要な決定を識別し、優先順位を付けることができます。

我々はまた ファーストレスポンダーと直接提携 気象、現在の状態、停電、交通状況に関する数千のデータポイントをリアルタイムで融合する新しい種類の災害視覚化を作成します。 公共安全通信インフラストラクチャの改善により、このような機能がフィールドで可能になったのはごく最近のことです。 FirstNet.

これが、事故の司令官と緊急事態管理者が、ストレスの多い状況でより多くの情報に基づいた決定を下すのに役立つことを願っています。

他の研究者は、山火事やその他の災害を支援する技術の力をすでに実証しています。 ドローンを使用して、空からストリーミングビデオを送り返す; 人工知能を使用して ハイパーローカルレベルで災害の影響を予測する、および センサーを使用して、より正確に山火事中の大気質の変化を追跡する.

カリフォルニア州民が将来の山火事と戦うのにデータサイエンスがどのように役立つか Resilience2を使用すると、州および郡レベルでの災害耐性を迅速に分析できます。 デビッド·ワイルド, のCC BY-SA

今後

私たち全員が行っている研究は、データサイエンスと人工知能の強力な機能が、計画立案者、最初の対応者、政府が気候変動の大きな課題に適応するのに役立つ方法を示しています。

しかし、克服すべき障壁があります。 気候変動と災害は 複雑で正確なモデリングが困難.

さらに、災害対応技術は、高ストレスで困難な環境向けに特別に設計する必要があります。 物理的に堅牢で、インフラストラクチャが破損している悪環境で動作できる必要があります。 障害が実際の死に至らないシミュレーション環境で、新しい機能をテストおよび革新するための安全なスペースが必要です。

私の希望は、より多くのデータと技術の研究者が、気候変動の緊急の問題に研究をリダイレクトすることを検討することです。

著者について

デビッドワイルド、情報学、コンピューティング、エンジニアリングの准教授、 インディアナ大学

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.

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