Is AI in staat natuurrampen te voorspellen?

De aardbeving in Turkije en Syrië in februari 2023 eiste een vreselijke tol van de mensheid, met enorme verliezen aan mensenlevens, eigendommen en onbeschrijfelijke ellende tot gevolg.

Hoewel het voorkomen van natuurrampen een ander verhaal is, is het minimaliseren van het verlies aan levens, eigendommen en menselijk lijden iets waar we misschien wel enige controle over hebben – met kunstmatige intelligentie (AI) als nieuwste bondgenoot in deze missie.

De deep learning en neurale netwerk kenmerken van AI kunnen historische en actuele gegevens bestuderen – alles van tektonische bewegingen, stijging van het waterpeil en de watertemperatuur in de oceaan – en helpen waarschuwen voor natuurrampen zoals overstromingen, aardbevingen en vulkanen.

Het is geen one-size-fits-all oplossing, maar het is een tool in de toolkit die teams al implementeren.

Wat valt op?

Hoe voorspelt AI natuurrampen?

Laten we het voorbeeld nemen van een AI-systeem ontwikkeld door Google en Harvard om aardbevingen te voorspellen.

De belangrijkste uitdaging bij het voorkomen van het verlies van mensenlevens is het identificeren van de locatie van een aardbeving. Naschokken volgen op elke grote aardbeving en kunnen lange tijd aanhouden, waarbij structuren die al verzwakt zijn door de oorspronkelijke aardbeving omvergeworpen worden en meer gewonden en sterfgevallen veroorzaakt worden.

Hoewel menselijke experts de gebeurtenissen en locatie tot op zekere hoogte kunnen voorspellen, is er ruimte om de nauwkeurigheid en timing van de voorspellingen te verbeteren, en dat is waar AI een rol kan spelen.

Het AI-systeem, ontwikkeld door Google en Harvard, analyseert meer dan 131.000 ‘mainshock-aftershock’-gebeurtenissen in een database om patronen te begrijpen en te ontdekken.

Wetenschappers testten vervolgens het neurale netwerk op een database van 30.000 paar hoofdschokken en naschokken.

Het neurale netwerk presteerde beter dan bestaande systemen voor het voorspellen van aardbevingen, die zich richten op wat bekend staat als de Coulomb stress transfer.

Op een schaal van 1, waarbij 1 staat voor 100% nauwkeurigheid, scoort de Coulomb stress transfer 0,583 voor voorspellende sterkte, terwijl het AI-systeem 0,849 scoort.

Volgens Brendon Meade, hoogleraar aard- en planetaire wetenschappen aan Harvard:

“Er zijn drie dingen die je wilt weten over aardbevingen: wanneer ze zullen plaatsvinden, hoe groot ze zullen zijn en waar ze zullen zijn.

Vóór dit werk hadden we empirische wetten voor wanneer ze zouden voorkomen en hoe groot ze zouden worden, en nu werken we aan het derde deel, waar ze zouden kunnen voorkomen.’

Problemen bij de adoptie van AI

Als we uitgaan van een meer alledaagse gebeurtenis, vallen weersvoorspellingen meestal onder de verantwoordelijkheid van door de overheid gesteunde instanties, en toch is AI nog niet echt in grote mate in het weerstation terechtgekomen.

Volgens Dale Durran, hoogleraar Atmosferische Wetenschappen aan de Universiteit van Washington, “lijkt het meest innovatieve werk aan de modellering zelf op dit moment meer van particuliere bedrijven te komen dan van de (overheids)weerdiensten. Misschien moeten de weerdiensten hier meer aandacht aan besteden. Ze hebben veel geïnvesteerd in de huidige aanpak en die werkt best goed, maar is rekenintensief.”

Misschien moet AI op grotere schaal worden gebruikt, uitgebreider worden getest en mogelijk goedkoper te implementeren (aangezien het veranderen van een huidig systeem zijn eigen kosten met zich meebrengt) voordat het op grotere schaal wordt gebruikt als voorspellend hulpmiddel.

Betrouwbaarheid is ook een belangrijke factor bij het behandelen van AI als een serieus instrument, en het heeft ook nog geen grootschalig ‘succes’ gehad bij het voorspellen van een natuurramp.

Hoe dan ook, nieuwe hulpmiddelen kunnen levens redden. In de jaren tachtig konden weermodellen bijvoorbeeld natuurrampen drie dagen van tevoren voorspellen – en nu is dat aantal toegenomen tot zeven dagen.

Conclusie

Er wordt vooruitgang geboekt, maar totdat de instrumenten aan het werk worden gezet, hebben we geen enkel bewijs om te helpen beslissen welke rol AI kan spelen bij het voorspellen van natuurrampen.

De particuliere sector pakt de tools echter op en duwt ze vooruit, en met bedrijven als Google erbij is het een sector die waarschijnlijk snel zal evolueren – net als al het andere op het gebied van AI.

Er zijn maar weinig doelen die groter of nobeler zijn in het leven dan het redden van levens, dus alles wat in deze richting beweegt, zal een goede zet zijn, en we zullen blijven verkennen.