如果我們能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)自然災(zāi)害的發(fā)生，那么將可以及時(shí)做出應(yīng)對(duì)，從而減少各項(xiàng)損失。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)對(duì)于自然災(zāi)害的預(yù)測(cè)有望愈發(fā)精準(zhǔn)。

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從古至今，自然災(zāi)害就是人類(lèi)生存最大的威脅之一。如今，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、城市化與城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，一場(chǎng)突發(fā)災(zāi)害造成的生命和財(cái)產(chǎn)損失也越來(lái)越大。為了應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害的“突襲”，減少各方面損失，人類(lèi)開(kāi)始探索如何預(yù)測(cè)其發(fā)生的時(shí)間。

當(dāng)前，對(duì)于大部分自然災(zāi)害發(fā)生的過(guò)程及特點(diǎn)，人類(lèi)已經(jīng)能夠掌握，并制定出了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)舉措。不過(guò)，在自然災(zāi)害的預(yù)測(cè)方面，人類(lèi)雖然有了一些突破，但是對(duì)于部分領(lǐng)域依然束手無(wú)策。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為改變這一局面提供了新的可能。

傳統(tǒng)上，人類(lèi)依靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)對(duì)自然災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè)與應(yīng)對(duì)，而進(jìn)入近現(xiàn)代后，科學(xué)技術(shù)在這方面所體現(xiàn)的重要性愈發(fā)凸顯。在人工智能崛起之后，其技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)得到了全球廣泛認(rèn)可，在預(yù)測(cè)自然災(zāi)害方面的表現(xiàn)也備受關(guān)注。

據(jù)外媒報(bào)道，近些年來(lái)，谷歌公司一直通過(guò)將美國(guó)聯(lián)邦應(yīng)急管理署等政府機(jī)構(gòu)的警報(bào)，整合至谷歌地圖以及搜索引擎等應(yīng)用程序中，從而向用戶(hù)發(fā)出自然災(zāi)害預(yù)警。此外，谷歌還與印度中央水務(wù)委員會(huì)達(dá)成合作，向印度用戶(hù)發(fā)出洪水預(yù)警。

據(jù)介紹，谷歌利用機(jī)器學(xué)習(xí)、降雨紀(jì)錄和洪水模擬相結(jié)合的方法來(lái)預(yù)測(cè)印度部分地區(qū)的洪水災(zāi)害情況。相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，“我們將歷史事件、水位讀數(shù)、特定區(qū)域的地形和海拔等各種各樣的數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器模型中。有了這些信息，我們已經(jīng)建立起河流洪水預(yù)警模型，它不僅可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)洪水發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)，還可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)洪水發(fā)生的嚴(yán)重程度?！?/p>

除了洪水災(zāi)害外，人工智能對(duì)于臺(tái)風(fēng)、泥石流的預(yù)測(cè)也較為“靠譜”。在美國(guó)，IBM為美國(guó)安大略省電力公司開(kāi)發(fā)了一款人工智能工具，使之可以通過(guò)與氣象公司觀(guān)察的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)(颶風(fēng))的嚴(yán)重程度和嚴(yán)重的區(qū)域，從而提前布置電工，以幫助城市快速恢復(fù)供電。

在預(yù)測(cè)泥石流方面，日本大阪大學(xué)的研究人員，開(kāi)發(fā)出了一款人工智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)結(jié)合降水量預(yù)告、分析降水臨界點(diǎn)時(shí)間、測(cè)量斜面上的水分含量和傾斜度的傳感器，可以預(yù)測(cè)出降雨之后斜面的水分含量，來(lái)判斷是否發(fā)出泥石流預(yù)警。

雖然有些自然災(zāi)害能夠預(yù)測(cè)，但是也有一些自然災(zāi)害難以“掌控”，比如火山和地震。目前，對(duì)火山噴發(fā)的預(yù)測(cè)主要依靠對(duì)火山周?chē)諝獬煞值淖兓M(jìn)行預(yù)警，但是預(yù)警時(shí)間距離噴發(fā)過(guò)于短暫，不足以完成大規(guī)模的人員及財(cái)產(chǎn)撤離。

相對(duì)而言，火山是固定的，縱使難以預(yù)測(cè)，但是只要遠(yuǎn)離就行了。但是地震的發(fā)生沒(méi)有地域限制，無(wú)論是時(shí)間還是地點(diǎn)都難以預(yù)測(cè)。千余年來(lái)，即使人們形成了許多經(jīng)驗(yàn)性的認(rèn)知，比如地震云、動(dòng)物行為異常、水面波動(dòng)等，但往往此時(shí)地震已經(jīng)發(fā)生了。

2016年，IBM宣布，該公司一組計(jì)算機(jī)科學(xué)家和奧斯汀大學(xué)、紐約大學(xué)的研究人員合作，建立了一個(gè)用于預(yù)測(cè)地震的數(shù)學(xué)模型。這個(gè)模型收集了來(lái)自全球的地表傳感器信息，并結(jié)合眾多的地殼、地震理論，不運(yùn)算起來(lái)非常麻煩。

此外，劍橋大學(xué)的研究人員也研發(fā)了一款能夠聆聽(tīng)?zhēng)r石的機(jī)器人。由于地震在發(fā)生的時(shí)候會(huì)對(duì)巖石形成擠壓，從而在地球內(nèi)部產(chǎn)生聲音，因此該機(jī)器人能夠利用人工智能技術(shù)識(shí)別地震到來(lái)前的跡象。

不過(guò)，利用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)地震還處于研發(fā)、測(cè)試階段，距離得出成果還為時(shí)尚遠(yuǎn)。畢竟地震的產(chǎn)生是在地球內(nèi)部，而我們對(duì)那一片地域的了解還十分稀少。沒(méi)有海量的數(shù)據(jù)，沒(méi)有精準(zhǔn)、廣泛的觀(guān)測(cè)點(diǎn)，那么人工智能也就無(wú)法進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，自然也難以對(duì)地震進(jìn)行精確預(yù)測(cè)。

當(dāng)然，即使人工智能預(yù)測(cè)火山、地震還存在著很多挑戰(zhàn)，但是仍是值得期待的。未來(lái)，隨著人類(lèi)對(duì)地球內(nèi)部了解的信息、獲取的地震和火山噴發(fā)數(shù)據(jù)越來(lái)越多，人工智能有望突破如今的困境，在防震減災(zāi)方面做出更多貢獻(xiàn)。