人工智能世界中的灾难响应和减灾

在 2019 年破坏性的加利福尼亚野火之后，美国政府组建了一个白宫执行论坛，以制定更好的方法来保护国家和关键基础设施(如电网)免受野火和其他灾害的影响。仅在 2020 年，美国就有超过 1030 万英亩的土地被烧毁，是 1990-2000 年 10 年平均水平的三倍。

在灭火成本、直接和间接成本中，2020 年的野火给美国造成的损失高达 1700 亿美元。加上洪水、飓风和其他自然灾害，灾难对美国人的生计造成的损失是天文数字。

由 RADR 从犹他州潘圭奇以南的猛犸火中评估的图像。鲜红色区域表示活跃的火锋，而紫色表示阴燃区域。(图片：太平洋西北国家实验室)

安德烈·科尔曼和他的研究小组在 西北太平洋国家实验室(PNNL) 是部分 一五财团，一组政府，工业界和学术界致力于减轻使用技术自然灾害的影响的专家。Coleman 和团队正在扩展 PNNL 的 灾难响应快速分析 (RADR) 图像分析和建模套件，以减轻对关键能源基础设施的破坏。Coleman 和团队结合使用图像捕捉技术(卫星、机载和无人机图像)、人工智能 (AI) 和云计算，不仅可以评估损坏，还可以预测损坏。

准确预测自然灾害(野火、洪水、飓风、风暴、龙卷风和地震)的移动可以让急救人员迅速采取措施减少损失，进行高级资源规划，并增加基础设施恢复时间。例如，如果火势蔓延到变电站或其他电网基础设施，整个社区——家庭、企业和学校——将经历停电，可能需要数天才能恢复。

美国能源部 (DOE) 人工智能和技术办公室代理主任帕梅拉·伊索姆 (Pamela Isom) 表示：“这是应用人工智能来减少野火影响、保护能源基础设施并最终挽救生命的令人兴奋和及时的努力。” “这项工作有可能改变我们预期的一个非常具有挑战性的野火季节。这是几个合作伙伴之间非常富有成效的合作，包括我们在国防部联合人工智能中心、国土安全部和 PNNL 的同事。”

自 2014 年以来，Coleman 和团队一直在使用这些技术。该项目最初是从创建变化检测算法开始的，该算法分析不同类型的卫星图像并确定风暴后景观中的变化。当局通常在地面团队介入之前使用该工具快速评估自然灾害的物理损坏影响。该工具的第一次迭代在 2016 年飓风季节期间用于评估飓风损坏并确定能源基础设施——电网、石油和天然气设施——已损坏或处于危险之中。

总体而言，RADR 分析产品带来了价值，但 Coleman 和团队认识到有机会扩展工具的功能并寻求改进 RADR 响应时间、损害评估、可见性、预测能力和数据可访问性。

为了提高及时性和地面评估，该团队合并了新的和不同的图像源。RADR 可以从具有不同传感能力的各种卫星中提取图像，包括作为开放数据提供的国内和国际政府卫星以及通过《国际灾难宪章》提供的商业卫星。拥有多个头顶图像源可将响应时间缩短到几个小时，关键限制是头顶图像的延迟，或者图像被收集和可用于分析之间的时间。收到图像后，RADR 软件可以在 10 多分钟内生成分析。

为了穿透野火烟雾和云层，该团队向 RADR 添加了红外图像。新功能提供了以前无法获得的更清晰的景观视图，为响应者提供了诸如关键基础设施损坏或安全位置等信息，以进行救援工作，否则响应者可能不知道这些信息。

该团队还整合了来自社交媒体的公开可用和众包图像。通常在灾难中，Twitter、Flickr 和 Instagram 等社交媒体网络会提供大量实时数据，因为用户会发布周围发生的事情的图片。通过将头顶图像与地面图像配对，团队可以提供更完整的评估。例如，卫星图像可能会显示发电资源、电力线或电网的损坏情况;然而，地面图像可能另有说明。该工具获取所有这些图像，去除多余的图像，并将图像缝合在一起，以提供更准确的条件变化视图。

与任何计算模型一样，它的好坏取决于数据。添加的图像源为 RADR 解释提供了额外的数据，从而提高了准确性。为了预测野火的可能结果，该团队将图像分析与天气、燃料和预报数据相结合。例如，风、植被和任何火灾可以消耗的所有因素都会影响火灾的规模和方向。通过将图像与燃料数据和野火模型相结合，该团队希望能够准确预测火灾的路径。

当然，评估需要掌握在合适的人手中。协调响应需要地方、区域和国家资源，每个资源位于不同的位置，但需要以易于访问和解释的格式尽快提供数据，尤其是在数据通信受限的环境中。基于云的系统提供端到端的管道，用于检索可用图像、处理分析和传播直接在用户自己的软件中使用的数据，通过桌面 Web 浏览器和/或通过移动应用程序。添加的可视化分析生成的图像和数据集可以很容易地被广大响应者识别。

近年来，野火、洪水和其他极端天气事件的发生频率和严重程度都有所增加。Coleman 和团队希望，至少 RADR 的附加功能将为响应者提供信息，这些信息可用于做出明智的决策、减少或计划对关键能源基础设施的破坏、计划救援工作和拯救生命。

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