众所周知，日本是一个包括地震在内的各种自然灾祸频发的地域，而如何增加损失，进步救灾效率不断是日本积极想要处理的成绩。
据 共同社 近日报道，日本政府正着手讨论打造发作严重灾祸时用人工智能辨认和整理现场灾祸对策总部搜集的受灾报告及援助恳求等信息的机制。此举旨在从涌入的少量信息中挑选优先度高的，从而反映到对策中。
报道称，
这是力图完成相关机构共享防灾信息及数据库化的一环，包括运用天然卫星提供信息以及经过推特搜集信息等方案。
日本政府之所以会援用人工智能技术，可以预想的是人工智能具有弱小的初等级信息处置的才能，它可以以最疾速度计算出最佳方案，从而有助于增加灾祸能够会带来的毁坏。
由于刚发作灾祸时少量信息经过电话涌入，信息整理和共享成为重要课题。目前，处置灾祸较为普遍的做法是接听电话的总部人员在白板上写出信息，而这不可防止的会脱漏一些重要信息。但运用 AI 的语音辨认等技术，依据关键词判别信息优先度，按每个疏散地和地域停止整理信息，可以使对策总部人员可以复杂共享信息，迅速应对灾祸。
日本曾屡次提出运用 AI 协助救灾的设想。雷锋网理解到，去年 11 月，日本总务省官员就表示，政府计划同一些企业协作，借助“大数据”技术预测自然灾祸，及早将预警和疏散等信息发送给中央政府和居民。
一种方式是把现有气候记载等数据与民众在互联网上发布的音讯相结合，进而剖析特定地域呈现灾祸的能够性，加强防灾信息的精确性。例如，把降水量、河流水位等信息与 Twitter、Facebook 上的音讯相结合，或许能及早发现一些尚处于晚期阶段的灾祸并预测其发作地点。
日本政府曾表示，要应用 AI 零碎处置气候的相关信息和数据，从而让灾难发作的 10 分钟之内传送出第一手的收据。目前，该零碎还在停止不时的完善改良，研讨人员们正在尽能够多地搜集更多的数据，并将这些相关数据输出零碎当中，进步该零碎处置信息的精确性，从而可以使它做出正确的决策。
之后的预警信息将被发送给受灾地域的政府，再经由电台、电视台和手机网络传递给民众。一旦发作地震或海啸，智能手机用户还将凭仗手机定位功用，接纳疏散道路和交通情况等定制信息。比方，依据不同的灾区地点，给出最佳的营救道路以及营救方式，并且会依据各个受灾区的状况不同，伤员的严重水平，人数多少来提供最合适的医疗机构点，以及最合适的医疗运输方式。
此次报道也指出，日本政府正在推进在灾祸中应用少量贮存手机地位信息的“大数据”，并与 AI 整理出的信息一并归入电子地图等方式停止一致管理。经过对全体状况的掌握，以便于对决策提供协助。
不光是日本政府，世界银行也在上月与 WeRobotics 和 OpenAerialMap 协作发起了一项新的开放性人工智能应战，旨在从全球的开放研讨社区里测试新的 AI 使用，可以疾速、伸缩性洼地从灾区的航拍图像中实时评价，为应急部门人员调动和规划提供协助，尤其在严重自然灾祸如地震、海啸、风暴潮等发作后的关键性的几小时、几天内提供信息。
据雷锋网 (大众号：雷锋网) 理解， 一家叫 One Concern 的公司也在研发人工智能疾速预测地震重灾区，取得抢救最佳机遇的产品，希望在地震发作后的几分钟内，就可以疾速预测城镇中受地震毁坏最强的地域在何地。人工智能范畴专家吴恩达曾引荐过该产品。
依据相关报道，为了研发算法模型，One Concern 下载了某个地域与修建有关的楼龄、类型、修建资料等有关的数据，然后需求训练出一套可以了解地震是如何损坏修建物的模型。经过将这些知识和地震发作后的地震数据结合，研发的零碎可以高效预测出修建物对冲击波的反应。
最初在 AI 零碎对灾祸评价之后，就会生成一张灾祸地图，在地图中，那些修建物损坏最严重的街道和受灾人数最多的区域都会被重点标注出来。由此可以协助救灾组织疾速做出重要决策，如物资分配、首要救灾地域定位、疏散途径等。
此外，IBM 的人工智能 Watson 也曾在 2015 年尝试预测地震、火山，专家们还树立了一个用于预测地震的数学模型。由于地震观测点居多，需求存储和处置的数据就会更多，不过可以借助 IBM 的超级计算机和数学模型，疾速地处置异常数据，所以对能否可以精确预测地震或答应以有所等待。
关于 AI 协助救灾，东京技术研讨所智能零碎工程客座教授 Yasuhiro Kanatani 表示，“特性化技术，例如 AI 零碎下的关于灾祸损失的估计和优化，都曾经开端运用了。从如今开端，很有必要将科技和灾祸现场信息，以及地下信息联络起来，从而更好地被用于实践当中。”
不过需求留意的是，这是一项浩荡的工程，尤其在初期在技术运用方面以及 AI 处置受灾信息的可信度上存在着诸多应战。
*雷大多数人都曾因不佳的交通状况而迟过到、叫过苦。经济的快速发展带动的是社会各方面的全面提升，但在此过程中，交通的发展却没跟得上前进的步幅，各类交通难题让交管部门伤透脑筋，如何利用AI来解决相关难题已成当务之急。锋网整理报道
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