在我們努力建設一個更可持續(xù)的環(huán)境的過程中，我們看到了為利用創(chuàng)新技術將自然災害損失降至最低而作出的持續(xù)努力。

隨著時間推移，由于不斷變化的環(huán)境狀況，世界上發(fā)生了很多自然災害，需要立即采取補救措施。

新興技術的出現(xiàn)鼓舞了各國政府的士氣，它們正集中精力尋求減災措施，以實現(xiàn)可持續(xù)的未來。技術，尤其是人工智能和物聯(lián)網，不僅使我們能夠加快對任何自然災害的救援響應速度，而且還改善了災害預測。

災難管理和物聯(lián)網

物聯(lián)網系統(tǒng)有望通過準確的預測、預先準備和預警信號成功地進行災害管理。部署先進的物聯(lián)網解決方案將幫助我們擴大偏遠地區(qū)的網絡覆蓋范圍，并立即評估損害情況并進一步救助。物聯(lián)網不僅有助于人類利用資源，而且還有助于迅速作出反應，拯救數(shù)百萬人的生命。

印度在物聯(lián)網的幫助下取得了切實的成果，像Odisha這樣的邦每年都會面臨致命洪水和龍卷風的侵襲，它們洗劫村莊并摧毀該邦的基礎設施，但是在警報系統(tǒng)的幫助下，已經減少了此類自然災害的死亡人數(shù)和影響。實際上，Odisha成為印度第一個實施預警傳播系統(tǒng)并覆蓋1000多個村莊的邦。這種防災技術在整個地區(qū)發(fā)送基于位置的警報，并提供一個通信生態(tài)系統(tǒng)，以幫助到達最偏遠的地區(qū)，并提前發(fā)出警告。

人工智能可以加速災害響應

比物聯(lián)網領先一步的是人工智能——智能技術，可提供準確、快速的解決方案。如果利用得當，這項技術有可能比以往任何時候都能更快地預測、預防和提供應對措施。

訓練人工智能(AI)數(shù)據(jù)集可預測地震數(shù)據(jù)，以分析地震發(fā)生的模式，降雨記錄和監(jiān)測洪水，測量颶風強度并讀取地質數(shù)據(jù)以了解火山噴發(fā)，這樣的系統(tǒng)可以減少自然災害的災難性影響。

去年，谷歌在人工智能的幫助下在印度進行的洪水監(jiān)測試點項目是成功的——Patna項目。他們能夠預測洪水和自然災害可能影響的區(qū)域，準確率超過90%。這歸功于政府機構提供的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自現(xiàn)場的測量設備以及易發(fā)洪水地區(qū)的衛(wèi)星捕獲圖像。他們在其機器學習(ML)模型上進行了數(shù)十萬次模擬，以預測水流。未來，利用人工智能可以幫助災難管理機構部署無人機、傳感器和機器人，以提供關于受損建筑、潛在洪水的準確信息，使救援任務更安全，耗時更少。

我們需要將智能技術融入我們的社區(qū)。即時響應和基于技術的解決方案有助于降低損害程度，但是，由于人工智能基于機器代碼，因此存在一定范圍的限制和錯誤，不過，當與人類的同理心和警覺性相融合時，可以在危機管理領域創(chuàng)造奇跡。