एआई भूकंप गेम को बदल देता है: दुनिया भर से केस स्टडीज
भूकंप प्राकृतिक आपदाएं हैं जिनका हम शायद ही कोई अनुमान लगा सकें। हालांकि इससे पलक झपकते ही जान-माल दोनों को भारी नुकसान हुआ।
लेकिन क्या आप जानते हैं कि एक ऐसे युग में जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हर दिन स्मार्ट होता जा रहा है? यह तकनीक भूकंप से निपटने के तरीके को पूरी तरह से बदल रही है। मैं जो करता था, उससे मैं केवल घटना के होने का इंतजार कर सकता था और फिर उसे ठीक कर सकता था। एआई अब हमें 'रक्षात्मक रूप से सक्रिय' होने में मदद कर रहा है जैसा पहले कभी नहीं था।
मैं भूकंप के पीड़ितों में से एक था, कई अन्य लोगों की तरह एक ऊंची इमारत से भाग रहा था। शुक्रवार, 28 मार्च, 2025 की दोपहर को और जिज्ञासा, जिज्ञासा और जिज्ञासा के साथ। एआई से संबंधित कार्यस्थल के रूप में, मैंने यह देखने के लिए और अधिक शोध करने की कोशिश की कि एआई कितना उपयोगी हो सकता है और भूकंप जैसी प्राकृतिक आपदाओं में मदद कर सकता है।
यह लेख आपको दुनिया भर के वास्तविक मामलों को देखने के लिए ले जाएगा कि कैसे एआई केवल एक सहायक उपकरण नहीं है, बल्कि इस बड़ी आपदा से हमारी रक्षा करने के लिए एक महत्वपूर्ण 'कुंजी' बन रहा है।
1. डिजिटल आंखें: एआई भूकंप के बाद नुकसान को रोशन करना
कल्पना कीजिए कि बड़ा भूकंप बस शांत हो गया। पहली बात यह जानना है कि 'यह कितना क्षतिग्रस्त है' ताकि आप जल्दी से सही जगह पर मदद भेज सकें। यह वही है जो एआई में अच्छा है।
आधुनिक क्षति मूल्यांकन प्रणाली का उपयोग करें जिसे किस रूप में जाना जाता है कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) जिसमें छवि विश्लेषण में उच्च क्षमता है।
यह इसी तरह काम करता है। बुद्धिमान 'डिजिटल आंखें' यह उपग्रह इमेजरी या हवाई इमेजरी को स्कैन करता है और इमारतों को नुकसान को लक्षित करता है। यह बहुत तेज और सटीक है।
- हिरोशिमा में जापानी: यहां शोधकर्ताओं ने एक सीएनएन मॉडल बनाया जो 'दिखता है' हवाई छवियां बता सकती हैं कि कौन सी इमारतें ढह गई हैं और उन्होंने कितना नुकसान किया है, 94% सटीकता और केवल कुछ मिनटों के साथ!
- होक्काइडो, जापान में (2018): भूकंप के बाद एआई का उपयोग 5 मिनट में उपग्रह चित्रों से भूस्खलन का पता लगाने में मदद करने के लिए किया जाता है!
- तुर्की-सीरिया भूकंप (वर्ष 2023): एआई ने उस दर्दनाक घटना में वास्तव में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। xView2 परियोजना निर्माण में मदद करें नुकसान मानचित्रण बहुत तेज़। इससे बचाव दल को पता चल गया कि पहले कहां भागना है। मौके पर बचाव और पुनर्वास की योजना बनाने के लिए बुनियादी ढांचे के नुकसान का आकलन करें।
- परियोजना अधिक परिष्कृत तकनीकों का उपयोग करती है जैसे कि सिमेंटिक सेगमेंटेशन ठीक क्षति के 4 स्तरों को भेद करें (कोई नुकसान नहीं, मामूली क्षति, प्रमुख क्षति, नष्ट), जो कुछ घंटों के लिए एक दिन का काम हुआ करता था।
- xView2 परियोजना अमेरिकी रक्षा विभाग (डिफेंस इनोवेशन यूनिट के माध्यम से), कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी (सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग इंस्टीट्यूट के माध्यम से) के बीच एक सहयोग है, और माइक्रोसॉफ्ट एआई फॉर गुड लैब, बर्कले एआई रिसर्च (बीएआईआर) जैसे कई भागीदारों द्वारा समर्थित है, और मैक्सार टेक्नोलॉजीज जो एआई तकनीक के लिए फोटो डेटा और समर्थन प्रदान करते हैं।
- परियोजना 2019 में विशेष रूप से उपग्रह इमेजरी से नुकसान का आकलन करने के लिए एआई सिस्टम विकसित करने के लिए शुरू हुई।
Islahiye, तुर्की - Maxar Technologies द्वारा उपग्रह छवि (बाएं) और xView2 छवि UC बर्कले/डिफेंस इनोवेशन यूनिट/Microsoft (दाएं) द्वारा
(स्रोत: एमआईटी प्रौद्योगिकी की समीक्षा )
एआई ने क्षति मूल्यांकन प्रणालियों को स्मार्ट बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।
2. एआई अलर्ट: खतरे के आने से पहले अभिभावक
यदि क्षति का आकलन 'रक्षात्मक' है प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली 'जीवन रक्षक' की तरह हैं। चौकी।
इस प्रणाली में एआई एक टिप की तरह काम करता है, जो 'सुनने' की प्रतीक्षा कर रहा है। भूकंप के शुरुआती संकेत (यानी, प्राथमिक लहर, या पी-वेव), जो तेजी से यात्रा करते हैं। द्वितीयक तरंगें (एस-तरंगें) और सतह तरंगें गंभीर क्षति एजेंट हैं। जब सिग्नल का पता लगाया जाता है, तो एआई सिस्टम जल्दी से उपरिकेंद्र, परिमाण और जोखिम क्षेत्र की गणना करेगा, और तुरंत अलार्म बजाएगा।
- एक उदाहरण जो स्पष्ट रूप से दिखाई देता है वह है ShakeAlert (भूकंप पूर्व चेतावनी - EEW) अमेरिका के पश्चिमी तट में उपयोग किया जाता है। सिस्टम हजारों भूकंपीय सेंसर का उपयोग करता है जो स्कूल को अलार्म भेजने के लिए एआई के साथ काम करते हैं। या यहां तक कि काम करने के लिए स्वचालन का आदेश दें, जैसे कि ट्रेनों को रोकना, जोखिम बिंदुओं पर बिजली काटना, या अपने निपटान में फायर स्टेशन गेराज दरवाजा खोलना!
- एक मजबूत कंपन आने से कुछ सेकंड पहले इसका मतलब यह हो सकता है कि कई जीवन बख्शे जाते हैं, या यह कि क्षति बहुत कम हो जाती है (अग्रिम में पूर्वानुमान सप्ताह की सटीकता अधिक जटिल शोध का एक और हिस्सा है। शेकअलर्ट का मुख्य कार्य इसका पता चलने के तुरंत बाद अलर्ट करना है।
3. भूकंप को डिकोड करना: जब एआई पृथ्वी के दिमाग को पढ़ता है
भूकंपीय डेटा जटिल है, और पारंपरिक विश्लेषण महत्वपूर्ण संकेतों को नजरअंदाज कर सकते हैं।
लेकिन एआई, विशेष रूप से मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकें जो खोजने में अच्छी हैं छिपे हुए पैटर्न इस जानकारी को और अधिक गहराई से 'समझने' में मदद करने के लिए आ रहा है।
यह वैज्ञानिकों को देखने की अनुमति देता है। अग्रदूत संकेत इसका उपयोग अन्य तकनीकों जैसे सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर) या सेंसर-माउंटेड ड्रोन के साथ मिलकर अधिक विस्तृत भूकंपीय मानचित्र बनाने के लिए किया जा सकता है।
दिलचस्प कहानियां हैं।
- लॉस एलामोस के रूप में, शोधकर्ता एमएल का उपयोग 'सुनने' के लिए करते हैं हवाई में माउंट किलाउआ से कंपन संकेतों ने तनाव लोडिंग चक्रों का एक पैटर्न प्रकट किया है जो विस्फोट या बाद के भूकंपों की बेहतर भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है।
- स्टैनफोर्ड में फेजनेट और सीआरईडी हैं, जो चिकित्सा उद्योग और आवाज सहायक प्रणालियों के विचार हैं जो पी / एस तरंगों (पी / एस वेव अराइवल पिकिंग) के आगमन समय और भूकंपीय शोर में छिपे माइक्रोक्वेक का पता लगाने में मदद करते हैं।
- टोक्यो या लॉस एंजिल्स जैसे प्रमुख शहरों में, एआई अधिक सटीक जोखिम मॉडलिंग / मैपिंग बनाने में मदद कर सकता है, या यहां तक कि भूकंप परिमाण की बहुत बारीकी से भविष्यवाणी कर सकता है।
4. वास्तविक क्षेत्र में एआई: जब आपदा आती है
अब, आइए वास्तविक घटना पर एक नज़र डालते हैं और वास्तविक घटनाओं में AI का उपयोग कैसे किया जाता है।
- तुर्की-सीरिया (2023): xView2 जैसे उपग्रह इमेजरी सिस्टम के अलावा, AI का उपयोग सोशल मीडिया से डेटा को ट्रैक करने के लिए भी किया गया था ताकि यह पता लगाया जा सके कि लोगों को मदद की तत्काल आवश्यकता कहाँ है, या वास्तविक समय में संकट मानचित्रण प्लेटफार्मों पर डेटा प्रदर्शित करने के लिए।
- पालू, इंडोनेशिया (2018): महान भूकंप और सुनामी के बाद अनुसंधान दल उपग्रह इमेजरी का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) और सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) जैसी एआई तकनीकों का उपयोग करता है। यह भूकंप, सुनामी और भूस्खलन से होने वाले नुकसान का एक नक्शा है, जो लक्ष्य पर निकासी और पुनर्प्राप्ति की योजना बनाने में मदद करता है।
भविष्य में, एआई और अधिक मदद करेगा।
आगे देखते हुए, भूकंप प्रतिक्रिया में एआई की क्षमता को अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है।
इस बारे में सोचें कि यदि हम एआई को शहरों में बिखरे हुए छोटे सेंसर या इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरणों के साथ जोड़ते हैं तो हम वास्तविक समय में कितना बारीक डेटा प्राप्त कर सकते हैं।
या अगर कोई क्वांटम कंप्यूटिंग है जो विकास सहित मॉडल बनाने में मदद करने के लिए सुपर फास्ट की गणना करता है। वास्तविक समय प्रसंस्करण तेजी से और अधिक सटीक भूकंप की भविष्यवाणी हो सकती है।
लेकिन यह इतना आसान नहीं है ...
एआई की सीमाएं और चुनौतियां
भले ही एआई उज्ज्वल दिखता है। हालांकि, तकनीकी, स्थानिक और मानव दोनों भूकंपों पर इसे लागू करने में अभी भी कई चुनौतियां हैं।
1. डेटा पूर्वाग्रह
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क्या अलार्म सिस्टम छूट सकता है? - हां, विशेष रूप से सिस्टम जो एकल बिंदु सेंसर का उपयोग करते हैं या अकेले पी-वेव की गंभीरता की भविष्यवाणी करने का प्रयास करते हैं। कभी-कभी 'झूठे अलार्म' होते हैं। यह हो सकता है।
- तकनीकी विकास उदाहरण के लिए पहनावा सीखना कई एआई मॉडल के निर्णयों को मिलाने से सटीकता में सुधार हो सकता है और इस समस्या को कम किया जा सकता है, लेकिन यह अभी भी एक चुनौती है।
- पक्षपाती डेटा? - AI मॉडल कितना अच्छा होगा यह इसे सिखाने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा (प्रशिक्षण डेटा) पर निर्भर करता है। यदि अधिकांश डेटा विकसित देशों से आता है, जब विभिन्न परिस्थितियों वाले अन्य क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है, तो भौगोलिक पूर्वाग्रह या समस्याएं हो सकती हैं। बड़े और छोटे भूकंपों के बीच असंतुलित डेटा गंभीर घटनाओं की भविष्यवाणी को कम सटीक बना सकता है।
2. प्रौद्योगिकी की तुलना करें:
तस्वीरों से नुकसान का आकलन करने के लिए एआई का उपयोग करते समय, दो मुख्य तकनीकें हैं:
- सीएनएन (जैसा कि शुरुआत में उल्लेख किया गया है): एक ऐसे व्यक्ति की तरह जो बड़ी तस्वीर को जल्दी से देखता है, क्षति को जल्दी से वर्गीकृत करने में अच्छा है। यह बहुत अधिक प्रसंस्करण शक्ति का उपयोग नहीं करता है, लेकिन आप छोटे विवरणों को याद कर सकते हैं या सटीक सीमाएं बता सकते हैं।
- सिमेंटिक सेगमेंटेशन (जिस तरह से xView2 का उपयोग करता है): यह पिक्सेल-लेवल डीप लुक की तरह है। यह क्षति की सीमा की पहचान करने में अधिक सटीक है, विस्तृत मानचित्रण के लिए उपयुक्त है, लेकिन इसके लिए अधिक समय और प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है, और प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। उच्च गुणवत्ता वाले एनोटेट किए गए डेटा
3. व्यावहारिक चुनौतियां:
- क्या अवसंरचना तैयार है? दूरस्थ क्षेत्रों में अभी तक मजबूत इंटरनेट या बिजली स्थिर नहीं हो सकती है जो सिस्टम को हर समय चालू रख सके।
- एज कंप्यूटिंग जैसी प्रौद्योगिकियों का विकास, जो डेटा को सीधे सेंसर या अंत उपकरणों द्वारा संसाधित करने की अनुमति देता है, उन क्षेत्रों के लिए एक समाधान हो सकता है जहां कनेक्टिविटी अस्थिर है, लेकिन अभी भी बजट और रखरखाव चुनौतियां हैं।
- क्या नौकर नौकर हैं? कर्मचारियों को इसे बनाए रखने के लिए सिस्टम का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए और अपने ज्ञान को अद्यतन करते रहना चाहिए क्योंकि तकनीक तेज है।
- पुराने सिस्टम से कैसे जुड़ें? सिस्टम एकीकरण: मौजूदा विरासत प्रणाली में एक नया AI सिस्टम लाना आसान नहीं हो सकता है, लेकिन आपको इंटरऑपरेबिलिटी और डेटा सुरक्षा को भी देखने की आवश्यकता है।
निष्कर्ष: भूकंप राहत में 'डिफेंडर' से 'साथी' तक एआई
यह देखा जा सकता है कि एआई अब केवल एक उच्च तकनीक उपकरण नहीं है, बल्कि एक 'साथी' बन रहा है। एक महत्वपूर्ण व्यक्ति जिसने वास्तव में भूकंप से बेहतर तरीके से निपटने में हमारी मदद की।
एक पंख की तरह त्वरित क्षति मूल्यांकन से। मूल्यवान समय खरीदने वाले अलार्म से लेकर गहन डेटा विश्लेषण तक।
लेकिन निश्चित रूप से, तकनीक, अंतरिक्ष तत्परता और मानव विकास दोनों के संदर्भ में सुधार के लिए अभी भी जगह है।
तो हम कैसे आगे बढ़ें?
एआई को भूकंप से अपनी पूरी क्षमता तक बचाने के लिए एक बल बनाना सार्वजनिक और निजी दोनों क्षेत्रों को अनुसंधान और विकास में निवेश करने के बारे में गंभीर होना चाहिए। यह तकनीक को अधिक सटीक बनाता है, पूर्वाग्रह को कम करता है, और दुर्लभ क्षेत्रों में भी व्यावहारिक है।
देशों के बीच ज्ञान और प्रौद्योगिकी साझा करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। क्योंकि यह एक वैश्विक समस्या है। इस बीच जनता को विभिन्न चेतावनी प्रणालियों को समझने और उनका लाभ उठाने के साथ-साथ नई तकनीकों का उपयोग करने के लिए तैयार होने के लिए लोगों को शिक्षित करना, हम सभी को भूकंप से सुरक्षित भविष्य की ओर बढ़ने में मदद करने की कुंजी है। एआई की शक्ति के साथ।
संदर्भ
1. शेकअलर्ट सिस्टम
- आधिकारिक वेबसाइट: http://www.shakealert.org
- USGS ShakeAlert
- USGS ShakeAlert परीक्षण समाचार विज्ञप्ति
2. xView2 परियोजना
- xView2 आधिकारिक वेबसाइट
- GitHub रिपोजिटरी - xView2 पहला स्थान
- GitHub - xView2 चैलेंज कोड (ethanweber)
- Ultralytics YOLO डॉक्स - xView डेटासेट
- आईबीएम - xView2 ऐ चैलेंज
- डिफेंस इनोवेशन यूनिट - xView चैलेंज
- Fast.ai मंच - xView2 परियोजना
- xView डेटासेट आधिकारिक वेबसाइट
- रिमोट सेंसिंग रिसर्च -- xView2 पेपर
3. स्टैनफोर्ड एआई मॉडल
4. तुर्की-सीरिया भूकंप 2023
- यूएसजीएस इवेंट पेज
- संयुक्त राष्ट्र आपदा आकलन - OCHA
- ग्रह -- भूकंप की प्रतिक्रिया
- एमआईटी प्रौद्योगिकी की समीक्षा -- आपदा प्रतिक्रिया में एआई
5. 2018 का होक्काइडो भूकंप
7. लॉस एलामोस राष्ट्रीय प्रयोगशाला
8. हिरोशिमा विश्वविद्यालय
9. कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय
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