一名消防員在與加利福尼亞州雷丁的2018野火作戰時沿著遏制線行走。 美聯社照片/ Marcio Jose Sanchez
一次大火在科羅拉多州蔓延，我花了很多時間尋找避難所，確定疏散路線並將衛星圖像拼湊在一起。
隨著四英里峽谷大火摧毀了博爾德以西的地區，最終 摧毀169房屋並造成217百萬美元的損失，我最大的擔憂是確保人們可以安全撤離，並且第一響應者有最大的機會阻止火勢蔓延。
關於那個9月7，2010的最奇怪的事情？
我將它舒適地坐在距印第安納州布盧明頓（Bloomington）的家中，距該活動一千英里。
我是一名志願者，試圖幫助解僱受害者。 我有 創建了一個網頁 匯總有關火災的數據，包括避難所的位置和火災蔓延的最新預測。 我在Twitter上分享了它，希望有人能發現它有用。 根據使用情況統計，有超過40,000個人這樣做。
如今，像我一樣的研究人員正在尋找使用數據和計算方法（我們稱為數據科學）的變革性新方法，以幫助規劃人員，領導者和急救人員應對遠方的野火等災難。
一個日益嚴重的問
我從事的工作越來越有必要。
在我寫這篇文章的時候 野火正威脅整個加利福尼亞的房屋。 由於電力公司PG＆E採取了嚴厲的措施，以防止倒下的電線引發新的火災，從而切斷了超過2百萬人的電力，因此廣大地區沒有電。
在強風和乾燥的條件下， 這些大火是氣候變化的產物.
危機成為新常態的不僅是加利福尼亞。 在波多黎各和美屬維爾京群島等2017颶風襲擊的地區是 仍在努力恢復。 在中西部，由於極端降雨，我們每年都要面對前所未有的洪水 受氣候變化的驅動.
聯邦緊急事務管理局（FEMA）等聯邦援助機構只是無法迅速擴展其應對能力，以至於 滿足災難響應和恢復的需求 以美國人現在面臨的年度災難為準。
即使世界領導人採取具體措施減少碳排放，在未來幾十年中，地球上的每個人都將面臨嚴峻的後果。
數據驅動的解決方案
但是我很樂觀。 爆炸性的數據打開了一個新的可能性的世界。 人工智能使計算機可以預測並從該數據中找到見解。
政府和非政府組織開始認識到這些可能性。 例如，在2015中， FEMA任命首席數據官 在組織內部“釋放數據”。
今年，我幫助發現了 危機技術創新實驗室 在印第安納大學任教，專門利用數據，技術和人工智能的力量來應對氣候變化並為氣候變化的影響做準備。
通過一個 聯邦經濟發展局的撥款，我們正在構建工具來幫助聯邦緊急事務管理局（FEMA）等聯邦機構以及地方規劃人員學習如何重建因野火或颶風而遭受破壞的社區。
通過分析歷史災難信息，可公開獲得的人口普查數據以及風險和復原力的預測模型，我們的工具將能夠確定關鍵決策並確定優先次序，例如進行哪種基礎設施投資。
我們也是 直接與急救人員合作 創建新型災難可視化，將有關天氣，當前狀況，停電和交通狀況的數千個數據點實時融合在一起。 由於公共安全通信基礎設施的改進，例如，直到最近，這種能力才在現場成為可能 第一網.
我們希望這將有助於事件指揮官和應急管理人員在高壓力情況下做出更明智的決策。
其他研究人員已經在證明技術在野火和其他災害中提供幫助的力量，包括 使用無人機從空中發送回流視頻; 利用人工智能 在超本地級別預測災難的影響和 使用傳感器更準確地跟踪野火期間的空氣質量變化.
Resilience2可以快速分析州和縣級的災難彈性。 大衛野生, CC BY-SA
展望未來
我們所有人正在進行的研究表明，數據科學和人工智能的強大功能可以幫助計劃者，急救人員和政府適應氣候變化的巨大挑戰。
但是還有許多障礙需要克服。 氣候變化和災難是 複雜且難以精確建模.
此外，災難響應技術必須專門針對高壓力，困難的環境而設計。 它必須堅固耐用，能夠在基礎設施損壞的惡劣環境中運行。 我們需要安全的空間，以在故障不會導致實際死亡的模擬環境中測試和創新新功能。
我希望更多的數據和技術研究人員將考慮將他們的研究重定向到氣候變化的緊迫問題上。
關於作者
David Wild，信息學，計算學和工程學副教授， 美國印第安納大學
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