Big Data и цифровые технологии в ЧС: как предсказывать, реагировать и спасать

Число стихийных бедствий растет, а вместе с ним – и потери. Старые методы реагирования больше не работают, и на смену им приходят алгоритмы, датчики, роботы и миллионы строк данных. Big Data и цифровые технологии становятся не просто помощниками, а ключевыми инструментами в борьбе с последствиями чрезвычайных ситуаций: от раннего оповещения до точечного спасения. Как это работает в Казахстане, Азии и по всему миру – рассказываем в материале Cronos.Asia.

Эксперты ООН не первый год говорят: прежние методы предупреждения чрезвычайных ситуаций перестают действовать, поэтому нужны не просто новые механизмы предупреждения. Нужна система, которая еще больше увеличит шансы людей остаться в живых при наводнении, лесном пожаре, урагане – любой чрезвычайной ситуации.

Главное преимущество подобных систем – они позволяют лучше понять и предвидеть последствия ЧС. В ООН подчеркивают: такие системы в итоге могут снизить вероятные человеческие и экономические потери до самого крайнего минимума. Важнейшую роль в таком прогнозировании играет работа с цифровыми технологиями и Big Data – большими данными.

Большие данные – большие возможности

Но вначале разберемся с понятиями. Любой вход в Интернет и поисковый запрос, пост или комментарий в соцсети, оплата поездок на такси и покупок через приложения в смартфоне, а также денежные переводы – все это называется генерацией данных. Возникают огромные информационные массивы, которые потом собирают, анализируют и визуализируют все: от бизнес-компаний до государственных органов. Эти массивы и называются большими данными или Big Data.

Но поскольку предупреждение чрезвычайных ситуаций – сфера, где от правильного принятия решений очень часто зависят человеческие жизни, здесь важен не объем данных, а возможности, которые дает их анализ.

Первая возможность – лучше понять ситуацию в целом, и принимать решения, которые нужны для ликвидации ЧС.

Вторая возможность – выявлять потенциальные риски и разрабатывать стратегии для их предотвращения. Все это делает систему предупреждения ЧС более устойчивой.

Третьей возможностью можно назвать то, что анализ больших данных позволяет оценить готовность к чрезвычайным ситуациям служб быстрого реагирования, а кроме того – рассчитать, сколько людей и единиц техники нужно для ликвидации последствий ЧС.

Четвертая возможность – анализ больших данных выявляет скрытые закономерности и повышает точность прогнозов стихийных бедствий.

Как в Казахстане внедряются цифровые решения и Big Data

В Казахстане современные IT-решения и системы анализа данных составляют основу системы предупреждения ЧС. Министерство по чрезвычайным ситуациям (МЧС) РК провело масштабную модернизацию и внедрение цифровых сервисов для управления кризисами. Ключевым элементом этой модернизации стал модернизированный ситуационный центр Командного штаба МЧС, где интегрированы инструменты прогнозирования и моделирования ЧС. Стартовала работа геоинформационной системы "ГИС ЧС", объединяющей подсистемы мониторинга и прогнозирования пожаров, техногенных аварий, природных катастроф (наводнений, паводков) и нефтеразливов. При этом используются "цифровые паспорта безопасности" регионов и интерактивные карты, позволяющие оценивать исторические и текущие риски по области.

Важным направлением являются технологии искусственного интеллекта и Big Data. Введен "интеллектуальный" колл-центр "112" с определением местоположения абонента и голосовым помощником на базе ИИ, что ускоряет прием экстренных вызовов. Для мониторинга природных очагов ЧС МЧС применяет умные камеры с ИИ-аналитикой. Так, в лесных массивах установлены камеры видеонаблюдения (системы "Сергек" и специализированные датчики), автоматически распознающие дым и пламя.

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) с ИИ используются для съемки труднодоступных районов и поиска пропавших людей: фотографии обрабатываются алгоритмами компьютерного зрения, позволяя выявлять потерявшихся граждан в режиме реального времени. Сбор больших данных о ЧС (Big Data) ведется, в частности, через интеграцию спутниковых и наземных систем мониторинга; готовится создание централизованного хранилища данных сейсмических станций и алгоритмов ИИ для предсказания землетрясений.

Для эпидемиологической безопасности Минздрав внедряет цифровые решения: например, официальный чат-бот WhatsApp Минздрава информирует население о COVID-19 и актуальных мерах противодействия пандемии. Такие инструменты обеспечивают сбор, анализ и своевременное распространение информации, что повышает эффективность превентивных мер при эпидемиях.

"... Серьезный импульс к развитию получила телемедицина, на новый уровень вышли облачные технологии. Стали широко востребованы сервисы электронного правительства, платформы для дистанционного обучения. В Казахстане, например, более 90% государственных услуг уже оказывается в электронном формате. В период кризиса более 6,5 млн людей получили поддержку государства посредством цифровых систем. ... Мы прекрасно понимаем – будущее за технологиями и инновациями", – отметил Касым-Жомарт Токаев, выступая на форуме Digital Almaty.

Перспективы и планы развития

Цифровизация системы предупреждения ЧС встроена в государственные стратегии и проекты. Государственная программа "Цифровой Казахстан" (2018–2022) ориентирована на широкое использование цифровых технологий во всех отраслях экономики и государственного управления. В рамках нее предусмотрено создание сквозных платформ и центров обработки данных, в том числе для задач безопасности. В 2023 г. Правительство утвердило Концепцию развития отрасли ИКТ и кибербезопасности на 2023-2029 годы; в ней заложены базовые принципы цифровой трансформации, включая создание надежной цифровой инфраструктуры. Активно обсуждается законопроект "Цифровой кодекс" – отраслевой свод правил для цифровых технологий, который должен упростить применение ИИ и других инноваций. Все это реализуется в рамках поручения Главы государства, которое было озвучено в Послании народу Казахстана "Экономический курс Справедливого Казахстана".

"Вы знаете, я уделяю повышенное внимание вопросам цифровизации и внедрения инноваций. Перед нами стоит стратегически важная задача – превратить Казахстан в IT-страну", – сказал президент Токаев.

Примеры и кейсы

• Мониторинг пожаров и лесов: в лесных хозяйствах Казахстана установлены камеры и тепловизоры с алгоритмами ИИ, отслеживающие появление дыма и огня. Платформа "Ертіс Орманы" и другие региональные системы интегрированы в "ГИС ЧС", что обеспечивает своевременное обнаружение и локализацию возгораний.
• Поисковые операции с БПЛА и ИИ: при поиске пропавших людей МЧС использует дроны для съемки труднодоступной местности. Полученные фото и видео обрабатываются нейросетями – в августе 2023 г. ИИ успешно помог найти пропавшего в горах, анализируя снимки с дронов.
• Прогноз паводков: применяется комплекс Talsim/Delft-FEWS, интегрированный с "ГИС ЧС", для моделирования уровня воды в реках и прогнозирования наводнений. Специалисты МЧС и водных ресурсов проводят расчеты зон затопления в режиме реального времени, что позволяет вовремя расселять рисковые районы.
• Сейсмический мониторинг: система GeoRAPTOR с физическими датчиками в Алматы и окрестностях подключена к МЧС для слежения за землетрясениями. В рамках "Цифровой сейсмологии" строится единая сеть цифровых сейсмостанций и централизованный дата-центр, где накапливаются большие массивы данных о тектонической активности. Алгоритмы ИИ анализируют эти данные, формируя прогнозные модели возможных подземных толчков и связанных с ними оползней и потоков.
• Оповещение населения: широко внедряется мобильное приложение "112KZ" – оно позволяет не только вызвать помощь, но и получить уведомления о ЧС с рекомендациями действий. Параллельно ведется эксперимент по рассылке экстренных SMS через технологию Cell Broadcast, которая обеспечивает доставку сообщений миллионам абонентов независимо от загрузки сети. Такие решения повышают скорость оповещения и вовлеченность граждан в систему безопасности.
• Цифровая медицина и эпидемии: в здравоохранении реализуются аналоги ИИ-технологий – например, официальный чат-бот Минздрава по COVID-19 стал каналом распространения проверенных рекомендаций и статистики заражений. Собранные медицинские и эпидемиологические Big Data позволяют в будущем развивать системы раннего предупреждения о вспышках заболеваний и оптимизировать меры профилактики.

Вкалывают роботы – счастлив человек

По отношению к Big Data цифровые технологии играют вспомогательную роль. Первичными данными для контроля угроз и рисков чрезвычайных ситуаций служат сведения, получаемые с дронов, датчиков, спутников и станций наблюдения. Потом алгоритмы нейросети их анализируют, и в итоге создают точные карты районов, где вероятны наводнения или лесные пожары. И если они все же происходят, потом эти же карты помогают быстро определить, где остались люди, в каком состоянии пути доступа туда и каков общий объем ущерба.

Помочь в предотвращении чрезвычайных ситуаций может и технологии IoT – "Интернета вещей". Мало, кто знает, что "умные" устройства, подключенные к Интернету, могут делать мониторинг окружающей среды, находить опасные ситуации и предупреждать о них. Весьма любопытную систему борьбы с загрязнениями городских водопроводов придумали в Китае. Вдоль водоканалов установлены IoT-сенсоры. Они следят за уровнем и скоростью потока воды в каналах, а также за их техническим состоянием и безопасностью. В случае, например, химического заражения воды, система оповещает рабочих на ближайшей станции, и те могут оперативно устранить проблему.

Если же говорить о цифровых системах ликвидации последствий ЧС, то надо вспомнить, что есть еще и роботы. Они могут быть пожарными, санитарами, спасателями, разведчиками опасных зон и дезинфекторами. Известно, что с июня прошлого года в России начали продавать робота-пожарного, который может тушить огонь с 60 метров, и работать автономно 10 часов. Ну а в 2004 году в США придумали BEAR (Battlefield Extraction-Assist Robot) – робота-санитара, который выносит раненых не только с поля боя, но и из мест землетрясений и прочих стихийных бедствий. Главное преимущество роботов – они могут работать там, где человеку физически невозможно находиться.

Цифровые технологии также позволяют бороться и с последствиями других природных явлений. В Индии система цифровой идентификации фермеров помогла обеспечить целевое использование средств, которые правительство Нью-Дели выделило, как компенсации потерь хозяйствам, пострадавшим от засухи 2023 года. Такой подход радикально снизил количество случаев мошенничества, связанных с выделением целевых пособий. Однако, если учесть, сколько в Индии живет народа, для этого нужны весьма мощные технологии работы с большими данными.

Практики за рубежом

Эксперты – собеседники Cronos.Asia одной из самых совершенных систем раннего оповещения о землетрясениях назвали японскую. Тысячи сейсмодатчиков на основе IoT-технологий отправляют предупреждение о землетрясении за несколько секунд до его начала. В США же Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA) использует спутники, радары и нейросеть для предупреждения о штормах, торнадо и ураганах.

В Индии при поддержке Google активно развиваются системы раннего оповещения о наводнениях и циклонах, которые позволяют своевременно эвакуировать население из опасных районов...

Еще практика показывает, что во время ЧС дозвониться по телефонам экстренной помощи просто нереально, поэтому обрабатывать большое количество звонков и сообщений в рекордно короткие сроки может нейросеть. При правильной настройке, она сможет извлечь контекст каждого телефонного звонка, и получить в конце концов точную информацию о том, что произошло с человеком и где он находится. Эти знания не только сокращают время вызова, но и ускоряют реагирование на чрезвычайные ситуации. Та же система может быть применена к платформам социальных сетей с помощью таких технологий, как компьютерное зрение.

Современные цифровые технологии могут не только это. Международная технологическая компания Omdena известна тем, что оказывает поддержку в области психического здоровья с помощью чат-ботов. Подобное необходимо для оказания психологической помощи жертвам чрезвычайных ситуаций. У них, как пишут психологи, уровень посттравматического стрессового расстройства (ПТСР) после катастрофы может достигать 40 % и выше...

... Директор подразделения по снижению риска бедствий Экономической и социальной комиссии ООН для Азии и Тихого океана (UN ESCAP) Тициан Бонапас еще в 2019 году говорил:

"Современные технологии способны помочь в определении местонахождения людей, которые подвергаются наибольшему риску, предупредить их до наступления стихийного бедствия и оказать целевую помощь после".

Это все тем более актуально, что за последние 30 лет только число бедствий, связанных с климатом, увеличилось в три раза. По данным ООН, адаптация к этим бедствиям и борьба с ними обойдется развивающимся странам в $140-$300 млрд в год к 2030 году.
Поэтому роль Big Data и цифровых технологий в предупреждении чрезвычайных ситуаций и оценке нанесенного ими ущерба будет только расти. Без них успешная ликвидация последствий стихийных бедствий будет попросту невозможна.