بررسی چگونگی استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهبود پیش بینی ها و پاسخ به سوانح طبیعی

سوانح طبیعی به عنوان یکی از مخاطرات عمده در مقیاس جهانی ، همواره چالش های فراوانی را در زمینه پیش بینی و مدیریت اثربخش به همراه داشته اند. افزایش شدت و تناوب وقوع این مخاطرات، به ویژه در پی تغییرات اقلیمی ، نشان از اهمیت حیاتی توسعه رویکردهای پیشرفته برای تحلیل دادههای چندبعدی و پیچیده مرتبط با این سوانح دارد. از این منظر، الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان یک شاخه تخصصی از هوش مصنوعی ، با قابلیت تحلیل دادههای حجیم (Big Data) و شناسایی روابط غیرخطی و پیچیده، نقشی محوری در بهبود مدلهای پیش بینی و افزایش کارآیی سیستم های مدیریت بحران ایفا می کنند.استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی و مدیریت سوانح طبیعی ، مبتنی بر پردازش مقادیر عظیمی از دادههای مکانی ، زمانی و اقلیمی است که در تعامل بایکدیگر به شکل گیری الگوهای پیچیده و غیرخطی منجر می شوند. این الگوریتم ها، به دلیل توانایی خود در شناسایی روابط میان متغیرها و پیش بینی های دقیق تر نسبت به مدلهای سنتی آماری ، می توانند تغییرات سریع در شرایط محیطی را به صورت بلادرنگ (real-time) شناسایی و تحلیل کنند. به کارگیری یادگیری عمیق ((Deep Learning ، شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) و جنگل های تصادفی ((Random Forests ، از جمله تکنیک های پیشرفته ای است که امکان پیش بینی دقیق زمان و مکان وقوع سوانحی همچون زلزله ، سیل و طوفان را فراهم می آورد.این مقاله با رویکردی تحلیلی -تجربی ، به بررسی تاثیرات به کارگیری الگوریتم های یادگیری ماشین در بهبود پیش بینی ها و کارآمدی واکنش به سوانح طبیعی می پردازد. همچنین با تحلیل دادههای به دست آمده از سامانه های بلادرنگ (EWS) و مدلهای پیش بینی ، نشان می دهد که استفاده ازیادگیری ماشین می تواند به طور موثری در کاهش آسیب پذیری های ساختاری و اجتماعی مناطق بحرانخیز و همچنین افزایش تاب آوری در برابر سوانح طبیعی موثر باشد.در نهایت ، این پژوهش نشان می دهد که به کارگیری یادگیری ماشین در چارچوب سامانه های مدیریت بحران، نه تنها دقت پیش بینی را بهبود می بخشد، بلکه موجب تسریع و بهینه سازی فرآیندهای تصمیم گیری در شرایط اضطرار می گردد. افزون بر این ، با توسعه مدلهای نوین و تلفیق آنها با سایر فناوری های نوظهور نظیر اینترنت اشیا (IoT) و دادههای ماهوارهای ، افق های جدیدی برای مدیریت جامع و هوشمند سوانح طبیعی گشوده می شود.

کلیدواژه ها:

ماشین ، پیش بینی سوانح طبیعی ، مدیریت بحران ، شبکه های عصبی عمیق ، جنگل های تصادفی ، دادههای حجیم ، یادگیری تقویتی