سیل‌ها از جمله بلایای طبیعی هستند که در طول تاریخ زندگی انسان‌ها را تهدید کرده‌اند. در هر دوره‌ای از تاریخ، سیلاب‌ها به عنوان یک بحران جدی، جان‌ها و دارایی‌های بسیاری را به خطر انداخته‌اند. از سیل‌های بزرگ در چین باستان گرفته تا سیل‌های ویرانگری که در قرن‌های اخیر در سراسر دنیا رخ داده‌اند، سیلاب‌ها همیشه یکی از خطرات بزرگ برای جوامع بوده‌اند. در دهه‌های اخیر، با توجه به تغییرات اقلیمی و افزایش شدت طوفان‌ها، خطر سیل‌ها حتی بیشتر از گذشته شده است و پیش‌بینی وقوع آن‌ها به یکی از اولویت‌های اصلی تبدیل شده است.

برای دهه‌ها، محققان و مقامات برای پیش‌بینی سیلاب‌ها از مدل‌های مختلف علمی استفاده کرده‌اند. این مدل‌ها معمولاً بر اساس داده‌های هواشناسی و شبیه‌سازی‌های فیزیکی طراحی می‌شوند که می‌توانند روند وقوع سیل را تا حدودی پیش‌بینی کنند. اما این روش‌ها همیشه قادر به ارزیابی دقیق و پیش‌بینی نهایی نبوده‌اند. به‌ویژه در مناطقی که تغییرات اقلیمی باعث پیچیدگی‌های بیشتری در پیش‌بینی وضعیت آب و هوایی می‌شود، این مدل‌ها همیشه نتیجه‌ بخش نبوده‌اند. به همین دلیل، نیاز به روش‌های جدیدتر و دقیق‌تر به شدت احساس می‌شود.

در این راستا، استفاده از فناوری‌های نوین مانند ماهواره‌ها و مدل‌های شبیه‌سازی آب و هوا می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های بهتری برای پیشگیری و کاهش خسارات ناشی از سیل کمک کند. فناوری‌هایی که به کمک داده‌های ماهواره‌ای می‌توانند وضعیت زمین و تغییرات آب و هوایی را به‌طور دقیق‌تر بررسی کنند، به کمک مقامات در برنامه‌ریزی بهتر برای تخلیه مناطق سیل‌زده و انجام اقدامات پیشگیرانه آمده‌اند. اما باوجود تمام این پیشرفت‌ها، هنوز هم نمی‌توان گفت که پیش‌بینی سیل‌ها همیشه دقیق و کامل است.

در این میان، هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یک ابزار نوظهور، پتانسیل بالایی برای کمک به پیش‌بینی دقیق‌تر سیلاب‌ها دارد. با استفاده از مدل‌های پیچیده یادگیری ماشینی و ادغام آن‌ها با شبیه‌سازی‌های فیزیکی، محققان در تلاشند تا تصاویر و مدل‌های واقع‌گرایانه‌ای از سیلاب‌ها تولید کنند که نه‌تنها احتمال وقوع آن‌ها را نشان دهند، بلکه چگونگی تأثیر این بلایا بر مناطق مختلف را نیز پیش‌بینی کنند. در ادامه، با کمک این فناوری‌ها می‌توان امیدوار بود که تصمیم‌گیرندگان، به‌ویژه در مناطق پرخطر، بتوانند آمادگی بیشتری برای مقابله با سیل‌ها پیدا کنند.

هوش مصنوعی در پیش‌بینی سیلاب‌ها: فناوری‌ای که آینده را به تصویر می‌کشد

یک مدل پیشرفته که توسط محققان MIT طراحی شده ابا استفاده از هوش مصنوعی و تصاویر ماهواره‌ای، پیش‌بینی‌های دقیق‌تری می‌تواند به دست بدهد.

ترکیب مدل‌های فیزیکی با هوش مصنوعی برای پیش‌بینی سیلاب‌ها

یکی از روش‌های نوآورانه‌ای که MIT برای پیش‌بینی سیلاب‌ها استفاده کرده، ترکیب مدل‌های فیزیکی سیلاب با یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است. این مدل هوش مصنوعی از شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی شرطی (Conditional GANs) یا مخفف Conditional Generative Adversarial Network بهره می‌برد. در این سیستم، دو شبکه عصبی به‌طور همزمان و در تعامل با یکدیگر یاد می‌گیرند تا تصاویر شبیه به واقعیت از وضعیت منطقه پس از وقوع سیلاب تولید کنند.

شبکه اول که «مولد» نام دارد، از روی داده‌های واقعی مثل تصاویر ماهواره‌ای از مناطق قبل و بعد از طوفان‌ها آموزش می‌بیند. این شبکه تلاش می‌کند تصاویر جدیدی از مناطق سیلابی تولید کند. شبکه دوم که «تفکیک‌گر» (Discriminator) نام دارد، تلاش می‌کند تا تصاویر واقعی را از تصاویر تولید شده توسط مولد تشخیص دهد. این تعامل بین دو شبکه موجب می‌شود که تصاویر تولیدی روز به روز واقعی‌تر و دقیق‌تر شوند.

ارزیابی مدل با استفاده از سناریوی سیلاب هیوستون

برای آزمایش این مدل، پژوهشگران سناریویی شبیه‌سازی کردند که در آن سیلابی مشابه طوفان هاروی در سال 2017 در شهر هیوستون رخ دهد. آنها ابتدا تصاویری شبیه به واقعیت از سیلاب در هیوستون تولید کردند و سپس این تصاویر را با داده‌های واقعی ماهواره‌ای مقایسه کردند. در این فرآیند، تصاویر تولیدی توسط مدل فیزیکی به وضوح نزدیک به واقعیت بودند، در حالی که تصاویر تولیدی بدون مدل فیزیکی، خطاهای بسیاری داشتند و ویژگی‌هایی را نشان می‌دادند که غیرواقعی بودند.

این آزمایش‌ها نشان داد که مدل ترکیبی هوش مصنوعی و شبیه‌سازی فیزیکی می‌تواند سیلاب‌ها را به‌طور دقیق‌تری پیش‌بینی کند و تصاویر قابل اعتماد و مفیدی برای برنامه‌ریزی‌های پیشگیرانه و ارزیابی خطرات به‌دست آورد.

نقش این فناوری در مدیریت بحران و تصمیم‌گیری‌های بهتر

با استفاده از این فناوری، مدیران و تصمیم‌گیرندگان می‌توانند به‌طور مؤثرتری با خطرات سیلاب‌ها مقابله کنند. از آنجایی که تصاویر تولیدی این مدل از دقت بالایی برخوردار است، می‌توانند به‌عنوان ابزاری مؤثر برای تصمیم‌گیری در زمینه تخلیه مناطق پرخطر، آماده‌سازی زیرساخت‌ها و اجرای تدابیر پیشگیرانه به‌کار گرفته شوند. به‌خصوص در مناطقی که به‌طور مکرر در معرض سیلاب‌ها قرار دارند، این تصاویر می‌توانند به مسئولین کمک کنند تا میزان خطرات را بهتر ارزیابی کرده و اقدامات لازم را به‌موقع انجام دهند.

در مقایسه با نقشه‌های رنگی که معمولاً برای پیش‌بینی سیلاب‌ها استفاده می‌شود، تصاویر ماهواره‌ای تولید شده توسط این مدل نه‌تنها اطلاعات دقیق‌تری ارائه می‌دهند بلکه می‌توانند تأثیر عاطفی بیشتری بر عموم مردم بگذارند و آن‌ها را به انجام اقدامات پیشگیرانه ترغیب کنند.

آینده هوش مصنوعی در پیش‌بینی بلایای طبیعی

تیم MIT امیدوار است که این فناوری به‌زودی وارد مرحله عملیاتی شود و در اختیار مقامات محلی و برنامه‌ریزان قرار گیرد تا برای مواجهه با بلایای طبیعی نظیر سیلاب‌ها آماده‌تر باشند. علاوه بر پیش‌بینی سیلاب‌ها، این فناوری می‌تواند به‌طور کلی برای پیش‌بینی دیگر بلایای طبیعی نیز به‌کار گرفته شود. تیم تحقیقاتی همچنین در نظر دارد مدل خود را برای پیش‌بینی دقیق‌تر در مناطق مختلف و با استفاده از سناریوهای مختلف به‌روز کند.

در نهایت، این مدل می‌تواند نقش مهمی در نجات جان‌ها و کاهش خسارات ناشی از بلایای طبیعی ایفا کند و یکی از ابزارهای مهم در برنامه‌ریزی‌های شهری و مقابله با بحران‌ها در آینده باشد.

  این نوشته‌ها را هم بخوانید ​