Адам Загорецки из Центра моделирования и аналитики при Университете Крэнфилда, Шривенхэм, Великобритания, и Дэвид Джонсон из Государственного университета Миссури, Спрингфилд, США, и Йозеф Риствей из Университета Жилины, Жилина, Словакия, объясняют, что когда случается бедствие, ситуация может измениться быстро. Будь то наводнение, оползень, землетрясение или террористическая атака, понимание сложности ситуации может означать разницу между спасением жизней людей и животных, уменьшением воздействия на окружающую среду и предотвращением крупных экономических потерь.
Команда отмечает, что достижения в области информационных технологий оказали глубокое влияние на борьбу со стихийными бедствиями.
Во-первых, эти достижения делают беспрецедентные объемы данных доступными для лиц, принимающих решения. Однако это влечет за собой проблему управления этими данными и их использования. Команда исследовала современное состояние интеллектуального анализа данных и машинного обучения в этом контексте. Они обнаружили, что в то время как более ранние приложения были сосредоточены на конкретных проблемах, таких как моделирование рассеивания шлейфов ветром — будь то утечка на химическом заводе, пожар или ядерный инцидент — и мониторинг спасательных роботов, существуют гораздо более широкие приложения, такие как построение ситуационной осведомленности и оценка угроз в реальном времени.
Интеллектуальный анализ данных во время бедствия может извлекать информацию из неструктурированных данных из новостных отчетов, отчетов об инцидентах и объявлений, а также структурированных текстовых данных из аварийных служб, ситуационных отчетов и форм оценки ущерба. Кроме того, он может использовать данные дистанционного зондирования, а также, что сейчас чаще, изображения и видео с мобильных телефонов, а также спутниковые и аэрофотоснимки.
Важно отметить, что команда также показывает, что появление социальных сетей играет важную роль в создании потока данных в реальном времени, который быстро растет всякий раз, когда случается стихийное бедствие, и у участников есть доступ к беспроводной связи и / или подключению к Интернету. В частности, интеллектуальный анализ данных в социальных сетях может помочь на этапе реагирования при ликвидации последствий стихийных бедствий.
Эта информация может быстро предоставить точки данных для моделей, которые недоступны при обычном моделировании.
«Бедствия часто претерпевают быструю существенную эволюцию; поэтому управление стихийными бедствиями представляет собой неоднородный процесс, характеризующийся фазами, хотя эти фазы не отличаются друг от друга по своему характеру», — сообщает команда, теперь они выделили проблемы и намекнули на будущие тенденции, которые могут улучшить реагирование на стихийные бедствия с использованием современных технологий интеллектуального анализа данных.