Искусственный интеллект в прогнозировании и моделировании последствий ЧС

1.

Искусственный
интеллект в
прогнозировании и
моделировании
последствий ЧС
Рост числа и масштабов ЧС требует новых решений. ИИ
предлагает эффективные методы анализа и
предсказания рисков. За последние 20 лет ущерб от ЧС
вырос на 300%.
Подготовил: Конишевский Андрей Кузьмич

2.

Возможности ИИ в
управлении рисками ЧС
Анализ больших данных
Обработка больших массивов информации о предыдущих ЧС.
Прогнозирование
Создание моделей вероятности и масштаба происшествий.
Моделирование последствий
Оценка рисков для принятия решений и планирования.
Сокращение времени реагирования
ИИ ускоряет реакцию на ЧС на 40%.

3.

Теоретические основы применения ИИ
Машинное
обучение
Нейронные сети
Алгоритмы
прогнозировани
я
Повышение
точности
Обучение на
сложных
исторических
взаимосвязей в
Разработка моделей
на 25% благодаря
данных о ЧС для
данных.
для предсказания
ИИ.
Глубокий анализ
выявления
наводнений и
закономерностей.
пожаров.
Улучшение прогноза

4.

Методы анализа данных
для прогнозирования ЧС
Спутниковый анализ
Выявление предвестников ЧС по изменениям в среде.
Датчики мониторинга
Отслеживание сейсмической активности и уровней воды.
Социальные сети
Сбор информации о ЧС от населения в реальном времени.
Пример
Использование Twitter для прогноза лесных пожаров.

5.

Международный опыт
использования ИИ
Япония
Прогноз землетрясений и цунами с помощью ИИ.
США
Анализ рисков наводнений и лесных пожаров.
Европа
Системы предупреждения о засухах и экстремальных
температурах.
Система раннего предупреждения в Японии снизила число
жертв на 50%.

6.

Примеры успешного
применения ИИ в мире
FloodMap от Google
Прогноз наводнений за 48 часов по рельефу и
осадкам.
Global Forest Watch
Мониторинг лесных пожаров в режиме
реального времени.
Дроны с ИИ
Оценка ущерба после землетрясений.

7.

Практическое применение ИИ в
Казахстане
Прогноз лесных
пожаров
Прогноз наводнений
Оптимизация
эвакуации
Использование данных
Модели для крупных речных
ИИ помогает строить
дистанционного
бассейнов страны.
эффективные маршруты
зондирования для
предупреждений.
Снижение площади пожаров на 15% благодаря ИИ-системе.
эвакуации.

8.

Моделирование
последствий ЧС с ИИ
1
Оценка ущерба
Прогноз
3
2
Прогноз
пострадавших
экономических потерь
Подсчет числа
для планирования
пострадавших и нужд
восстановления.
в помощи.
Моделирование загрязнений
Оценка распространения вредных веществ после
аварий.
Сокращение затрат на восстановление на 10% с помощью ИИ.

9.

Перспективы внедрения ИИ в
систему предупреждения ЧС
Интеграция данных
Системы раннего предупреждения с объединением разных источников.
Платформы обмена
Обеспечение взаимодействия между ведомствами и организациями.
Обучение специалистов
Подготовка кадров для работы с ИИ в управлении ЧС.
Цель к 2030
Создание единой системы управления рисками на базе ИИ.

10.

Заключение: ИИ —
ключ к безопасности
населения
Новые возможности
ИИ улучшает прогнозы и моделирование ЧС.
Сотрудничество
Необходимо объединить ученых, экспертов и ИТкомпании.
Снижение ущерба
Внедрение ИИ сохранит жизни и снизит потери.