캘리포니아 레딩의 2018 산불과 싸우면서 소방관이 격리 선을 따라 걷습니다. AP 사진 / 마르시오 호세 산체스

콜로라도를 통해 주요 산불이 확산되었고 대피소를 찾고 대피 경로를 식별하고 위성 이미지를 함께 정리하는 데 오랜 시간을 보냈습니다.

Fourmile Canyon Fire가 볼더 서쪽의 지역을 황폐화 시켰기 때문에 169 주택 파괴 및 US $ 217 백만의 피해, 나의 가장 큰 관심사는 사람들이 안전하게 대피 할 수있게하고 첫 번째 대응 자들은 화재를 막을 수있는 가장 좋은 기회를 가졌다는 것입니다.

9 월 7, 2010에 대해 가장 이상한 점은 무엇입니까?

나는 행동으로부터 수천 마일 떨어진 인디애나 주 블루밍턴에있는 집에 편안하게 앉아있었습니다.

나는 희생자를 돕고 자 자원 봉사자였습니다. 나는했다 웹 페이지를 만들었습니다 대피소 위치 및 화재 확산에 대한 최신 예측을 포함하여 화재에 대한 데이터를 집계합니다. 누군가 유용하다고 생각하기 위해 트위터에서 공유했습니다. 사용 통계에 따르면 40,000 이상의 사람들이 사용했습니다.

오늘날 저와 같은 연구자들은 계획자, 리더 및 최초 대응자가 멀리서 산불과 같은 재난을 해결하는 데 도움이되는 데이터 및 계산 방법 (데이터 과학이라고 함)을 사용하는 혁신적인 새로운 방법을 찾고 있습니다.

성장하는 문제

내가하는 일의 종류는 점점 더 필요합니다.

이 글을 쓸 때 캘리포니아 전역에 산불이 집을 위협하고있다. 전력 회사 PG & E는 전력 공급이 중단 된 전력선이 새로운 화재를 발화하여 2 백만 명 이상의 전력을 차단하는 것을 막기 위해 극단적 인 조치를 취함으로써 광대 한 지역에 전기가 공급되지 않습니다.

강한 바람과 건조한 환경에 힘 입어 이 화재는 기후 변화의 산물입니다.

위기가 새로운 표준 인 곳은 캘리포니아 만이 아닙니다. 푸에르토 리코 및 미국령 버진 아일랜드와 같은 2017의 허리케인이 피해를 입은 지역은 여전히 회복하기 위해 고군분투. 이곳 중서부 지역에서는 매년 강우량이 극심한 홍수로 인해 전례없는 홍수를 겪고 있습니다. 기후 변화에 의해 구동.

FEMA와 같은 연방 원조 기관은 응답 속도를 충분히 빠르게 조정할 수 없습니다. 재난 대응 및 복구 요구 충족 미국인들이 지금 직면하고있는 연례 재난 수준에서

세계 지도자들이 탄소 배출을 줄이기 위해 구체적인 조치를 취하더라도 지구상의 모든 사람들은 앞으로 수십 년 동안 어려운 결과에 직면하게 될 것입니다.

데이터 중심 솔루션

그러나 나는 낙관적입니다. 폭발적인 데이터로 새로운 가능성의 세계가 열렸습니다. 인공 지능을 통해 컴퓨터는 해당 데이터에서 통찰력을 예측하고 찾을 수 있습니다.

정부 및 비정부 조직은 이러한 가능성을 인식하기 시작했습니다. 예를 들어 2015에서 FEMA는 최고 데이터 책임자를 임명 조직 내에서“데이터를 확보”합니다.

올해, 나는 위기 기술 혁신 연구소 인디애나 대학교에서 데이터, 기술 및 인공 지능의 힘을 활용하여 기후 변화의 영향에 대응하고 준비합니다.

를 통해 연방 경제 개발국의 보조금FEMA와 같은 연방 기관과 지역 계획가가 산불이나 허리케인으로 황폐화 된 지역 사회를 재건하는 방법을 배우는 데 도움이되는 도구를 만들고 있습니다.

과거의 재난 정보, 공개 된 인구 조사 데이터 및 예측 가능한 위험 및 복원력 모델을 분석함으로써 우리의 도구는 어떤 종류의 인프라 투자를해야 하는가와 같은 주요 결정을 식별하고 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

우리는 또한 첫 번째 응답자와 직접 파트너 관계 날씨, 현재 상태, 정전 및 교통 상황에 대한 수천 개의 데이터 포인트를 실시간으로 통합하는 새로운 종류의 재해 시각화를 만들 수 있습니다. 다음과 같은 공공 안전 통신 인프라의 개선으로 인해 최근에야 이러한 기능이 가능해졌습니다. FirstNet.

이를 통해 사건 지휘관과 비상 관리자가 스트레스가 많은 상황에서보다 현명한 결정을 내리는 데 도움이되기를 바랍니다.

다른 연구원들은 이미 산불 및 기타 재난에 도움이되는 기술의 힘을 보여주고 있습니다. 공중에서 스트리밍 비디오를 다시 전송하기 위해 드론 사용; 인공 지능을 사용하여 초 국가 차원에서 재난의 영향을 예측및 센서를 사용하여 산불시 대기 질의 변화를 훨씬 정확하게 추적.

복원력 2를 사용하면 주 및 카운티 수준에서 재난 복원력을 신속하게 분석 할 수 있습니다. 데이비드 와일드, CC의 BY-SA

앞서 찾고

우리 모두가 수행하는 연구는 데이터 과학 및 인공 지능의 강력한 기능이 계획자, 최초 대응 자 및 정부가 기후 변화의 큰 도전에 적응하는 데 도움이 될 수있는 방법을 보여줍니다.

그러나 극복해야 할 장벽이 있습니다. 기후 변화와 재난은 복잡하고 정확하게 모델링하기 어렵다.

또한 재난 대응 기술은 스트레스가 많고 어려운 환경에 맞게 특별히 설계되어야합니다. 물리적으로 강력해야하며 인프라가 손상된 열악한 환경에서 작동 할 수 있어야합니다. 장애가 실제 사망으로 이어지지 않는 시뮬레이션 환경에서 새로운 기능을 테스트하고 혁신하려면 안전한 공간이 필요합니다.

더 많은 데이터 및 기술 연구자들이 연구를 기후 변화의 긴급한 문제로 리디렉션하는 것을 고려할 수 있기를 바랍니다.

저자에 관하여

David Wild, 정보 컴퓨팅, 컴퓨팅 및 엔지니어링 부교수, 인디애나 대학

이 기사는에서 다시 게시됩니다. 대화 크리에이티브 커먼즈 라이센스하에 읽기 원래 기사.

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