如果我們能夠準確預測自然災害的發生，那么將可以及時做出應對，從而減少各項損失。隨著人工智能技術的發展，人類對于自然災害的預測有望愈發精準。

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人工智能助力自然災害預測?地震、火山是最大挑戰

從古至今，自然災害就是人類生存最大的威脅之一。如今，隨著社會經濟的發展、城市化與城鎮化的推進，一場突發災害造成的生命和財產損失也越來越大。為了應對自然災害的“突襲”，減少各方面損失，人類開始探索如何預測其發生的時間。

當前，對于大部分自然災害發生的過程及特點，人類已經能夠掌握，并制定出了相應的應對舉措。不過，在自然災害的預測方面，人類雖然有了一些突破，但是對于部分領域依然束手無策。人工智能技術的發展，為改變這一局面提供了新的可能。

人工智能協助自然災害預測

傳統上，人類依靠經驗來對自然災害進行預測與應對，而進入近現代后，科學技術在這方面所體現的重要性愈發凸顯。在人工智能崛起之后，其技術應用優勢得到了全球廣泛認可，在預測自然災害方面的表現也備受關注。

據外媒報道，近些年來，谷歌公司一直通過將美國聯邦應急管理署等政府機構的警報，整合至谷歌地圖以及搜索引擎等應用程序中，從而向用戶發出自然災害預警。此外，谷歌還與印度中央水務委員會達成合作，向印度用戶發出洪水預警。

據介紹，谷歌利用機器學習、降雨紀錄和洪水模擬相結合的方法來預測印度部分地區的洪水災害情況。相關負責人表示，“我們將歷史事件、水位讀數、特定區域的地形和海拔等各種各樣的數據輸入到機器模型中。有了這些信息，我們已經建立起河流洪水預警模型，它不僅可以更準確地預測洪水發生的時間和地點，還可以更準確地預測洪水發生的嚴重程度。”

除了洪水災害外，人工智能對于臺風、泥石流的預測也較為“靠譜”。在美國，IBM為美國安大略省電力公司開發了一款人工智能工具，使之可以通過與氣象公司觀察的實時數據，預測臺風(颶風)的嚴重程度和嚴重的區域，從而提前布置電工，以幫助城市快速恢復供電。

在預測泥石流方面，日本大阪大學的研究人員，開發出了一款人工智能系統。該系統通過結合降水量預告、分析降水臨界點時間、測量斜面上的水分含量和傾斜度的傳感器，可以預測出降雨之后斜面的水分含量，來判斷是否發出泥石流預警。

預測火山和地震是更大挑戰

雖然有些自然災害能夠預測，但是也有一些自然災害難以“掌控”，比如火山和地震。目前，對火山噴發的預測主要依靠對火山周圍空氣成分的變化而進行預警，但是預警時間距離噴發過于短暫，不足以完成大規模的人員及財產撤離。

相對而言，火山是固定的，縱使難以預測，但是只要遠離就行了。但是地震的發生沒有地域限制，無論是時間還是地點都難以預測。千余年來，即使人們形成了許多經驗性的認知，比如地震云、動物行為異常、水面波動等，但往往此時地震已經發生了。

2016年，IBM宣布，該公司一組計算機科學家和奧斯汀大學、紐約大學的研究人員合作，建立了一個用于預測地震的數學模型。這個模型收集了來自全球的地表傳感器信息，并結合眾多的地殼、地震理論，不運算起來非常麻煩。

此外，劍橋大學的研究人員也研發了一款能夠聆聽巖石的機器人。由于地震在發生的時候會對巖石形成擠壓，從而在地球內部產生聲音，因此該機器人能夠利用人工智能技術識別地震到來前的跡象。

不過，利用人工智能來預測地震還處于研發、測試階段，距離得出成果還為時尚遠。畢竟地震的產生是在地球內部，而我們對那一片地域的了解還十分稀少。沒有海量的數據，沒有精準、廣泛的觀測點，那么人工智能也就無法進行自主學習，自然也難以對地震進行精確預測。

當然，即使人工智能預測火山、地震還存在著很多挑戰，但是仍是值得期待的。未來，隨著人類對地球內部了解的信息、獲取的地震和火山噴發數據越來越多，人工智能有望突破如今的困境，在防震減災方面做出更多貢獻。