Sve veća učestalost ekstremnih prirodnih pojava i utjecaj koji oni imaju na društva i ekosisteme doveo je do razvoja sve preciznijih i automatizovanijih modela ranog upozoravanja. U posljednje vrijeme, i međunarodna istraživanja i evropski projekti ulažu u korištenje umjetne inteligencije i daljinskog istraživanja kako bi stvorili sisteme koji ne samo da otkrivaju rizike, već i predviđaju njihove posljedice s dovoljno vremena za donošenje efikasnih odluka i spašavanje života.
u modeli ranog upozorenja Oni postaju ključni alat za smanjenje štete i optimizaciju resursa u slučaju zemljotresa, šumskih požara, štetočina i propadanja šuma. Zahvaljujući primjeni novih tehnologija, ovi sistemi više nisu ograničeni na izdavanje općih upozorenja, već sada integrišu podatke u realnom vremenu, satelitske snimke, fiziološke zapise i senzore raspoređene po cijeloj teritoriji.
Seizmičko rano upozorenje zahvaljujući umjetnoj inteligenciji
Jedan od najznačajnijih napredaka dolazi iz zajedničkog rada čileanskih i britanskih univerziteta, koji su implementirali model predviđanja seizmičkog intenziteta Zasnovan na vještačkoj inteligenciji. Razvijen od strane istraživača sa Univerziteta Los Andes, Univerziteta u Čileu i Univerziteta u Exeteru, ovaj sistem je sposoban predvidjeti očekivani intenzitet zemljotresa do 30 ili 40 sekundi prije nego što nastupi vrhunac fenomena, što je margina koja može napraviti razliku prilikom evakuacije ranjivih struktura ili zaustavljanja opasnih industrijskih procesa.
Sistem, nazvan HEWFERS (Hibridni okvir za rano upozorenje na zemljotrese za procjenu spektara odziva) koristi napredne tehnike mašinskog učenja za analizu prvih nekoliko sekundi snimljenih na akcelerografskim stanicama. Pomoću ovih informacija, moguće je procijeniti ne samo pogođeno područje već i stvarni stres kojem će se suočiti zgrade i druga infrastruktura. Ovo pruža službenicima civilne zaštite i hitnih službi čvršću osnovu za odlučivanje o mjerama koje treba poduzeti u svakom slučaju.
Inicijativa predlaže njenu buduću široku primjenu u zemljama s visokom seizmičkom aktivnošću, poput Čilea, koristeći postojeću mrežu stanica u Nacionalnom seizmološkom centru. Nadalje, validacija korištenjem podataka iz stvarnih zemljotresa - poput onih koji su se dogodili u Japanu - pokazuje njen potencijal za prilagođavanje drugim međunarodnim seizmičkim kontekstima.
Zaštita borovih i hrastovih šuma korištenjem automatiziranih modela
I u sektoru šumarstva ideja ranog upozoravanja dobija na značaju. Evropski projekat TREAD, koju vodi Institut za održivu poljoprivredu CSIC-a, ima za cilj razvoj sistema sposobnog za identifikaciju šume u opasnosti od smrtnosti, posebno borove i hrastove šume u mediteranskom okruženju. Ova tehnologija se fokusira na rano otkrivanje štetočina i bolesti, korištenjem termalnih senzora daljinskog istraživanja i analizom fizioloških varijabli za otkrivanje prvih znakova propadanja drveća.
Prema istraživačima, rano otkrivanje je neophodno implementirati precizno šumarstvo i ublažiti ekonomske i ekološke utjecaje propadanja šuma. TREAD podržava Univerzitet u Córdobi i portugalski centar CoLAB ForestWISE, pored podrške Evropskog šumarskog instituta, što naglašava njegov međunarodni značaj.
Pored prikupljanja podataka, projekat predviđa stvaranje otvorena baza podataka i online preglednik što omogućava razmjenu informacija između naučnika, upravitelja šuma i javnih službenika. Ideja je da se model prilagodi svim vrstama ekosistema, integrirajući nove vrste i prilagođavajući odgovor na promjenjive klimatske izazove.
Izazovi i mogućnosti novih prediktivnih modela
Korištenje modela ranog upozorenja predstavlja naučne i tehničke izazoveMeđu njima su teškoća u razumijevanju i modeliranju fizioloških promjena kod biljaka pod stresom i potreba prilagođavanja algoritama vrlo promjenjivim uvjetima okoline. Nadalje, sistemi umjetne inteligencije moraju se kontinuirano kalibrirati kako bi se izbjegla pristranost i poboljšala njihova tačnost, posebno u situacijama gdje dostupni podaci mogu biti ograničeni ili fragmentirani.
Uprkos ovim poteškoćama, trend je jasan: integracija prediktivne analitike i tehnologija velikih podataka U upravljanju rizicima, to mijenja način na koji se nosimo s vanrednim situacijama. Sve više nam ovi alati omogućavaju da predvidimo potencijalne razmjere katastrofe u roku od nekoliko sekundi, olakšavajući brži i ciljaniji odgovor.
Razvoj modela ranog upozoravanja i za zemljotrese i za zdravlje šuma, pokazuje važnost međunarodne saradnje i ulaganja u primijenjena istraživanjaNapredni sistemi koji se već testiraju u Evropi i Latinskoj Americi predstavljaju korak naprijed u zaštiti kritične infrastrukture, prirodnih ekosistema i ranjivih zajednica od sve češćih i nepredvidivih prijetnji.
