摘 要：人工智能技術(shù)是近年來(lái)信息技術(shù)發(fā)展的最新成果和最大熱點(diǎn)，各個(gè)行業(yè)都在探索應(yīng)用人工智能技術(shù)的場(chǎng)景與成效，地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域也不例外。介紹了人工智能技術(shù)和地質(zhì)災(zāi)害，并對(duì)地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域應(yīng)用的人工智能技術(shù)進(jìn)行說(shuō)明；從地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、應(yīng)急響應(yīng)與救援、預(yù)防與管理等方面，對(duì)當(dāng)前人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害中的應(yīng)用情況開(kāi)展說(shuō)明，結(jié)合人工智能技術(shù)當(dāng)前的發(fā)展情況，探討了所面臨的數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)、技術(shù)集成與系統(tǒng)部署、法律與倫理問(wèn)題等挑戰(zhàn)，并分析了其未來(lái)可能的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；地質(zhì)災(zāi)害；預(yù)測(cè)與防控

中圖分類號(hào)：P694 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2024）05–0-03

在自然界的力量面前，人類力量往往難以抗衡。在面對(duì)地質(zhì)災(zāi)害時(shí)，很多情況下預(yù)測(cè)、救援都面臨諸多困難。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，為地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)防、監(jiān)控、應(yīng)急響應(yīng)和救援管理等都提供了新可能。智能監(jiān)控系統(tǒng)提高了地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性，無(wú)人機(jī)為物資運(yùn)輸、救援準(zhǔn)備提供便利，機(jī)器人在很大程度上克服了救援作業(yè)的空間限制。在人工智能技術(shù)的加持下，地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域迎來(lái)快速發(fā)展。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也面臨一些挑戰(zhàn)，除人工智能自身發(fā)展面臨的技術(shù)難題外，其在地質(zhì)災(zāi)害管理各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用過(guò)程也需要進(jìn)一步的探索和深化，才能更好地發(fā)揮作用。

1 人工智能技術(shù)與地質(zhì)災(zāi)害概述

1.1 人工智能技術(shù)

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)是一種通過(guò)模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的能力，使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠執(zhí)行類似于人類的認(rèn)知任務(wù)的模擬人類智能技術(shù)[1]。

在地質(zhì)災(zāi)害管理中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用正在逐漸展現(xiàn)出巨大的潛力，從預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)急響應(yīng)，人工智能技術(shù)發(fā)揮的作用越來(lái)越大，其中較為常見(jiàn)的人工智能技術(shù)包括深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析、自然語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別技術(shù)等。

深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支，其核心是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正是基于生物腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)開(kāi)發(fā)而來(lái)的，其通過(guò)大量人工神經(jīng)元模擬腦電傳遞進(jìn)行信號(hào)傳遞，并各人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)完成信息處理。這些節(jié)點(diǎn)再構(gòu)成深度學(xué)習(xí)單元，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜模型和抽象特征的識(shí)別和分析。在地質(zhì)災(zāi)害中，深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于圖像識(shí)別、地質(zhì)數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別等任務(wù)中，加快信息識(shí)別與處理的速度。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)一般是綁定的，不過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)算法的程序性與順序性，更多用于算法訓(xùn)練、建模分析等方面。在地質(zhì)災(zāi)害中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以用于災(zāi)害預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)急響應(yīng)等模型的構(gòu)建方面[2]。數(shù)據(jù)挖掘是指從大規(guī)模數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式和規(guī)律的過(guò)程，預(yù)測(cè)分析則是基于這些模式和規(guī)律對(duì)未來(lái)事件進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析在地質(zhì)災(zāi)害管理中，分析地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的規(guī)律，提高災(zāi)害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和及時(shí)性，為應(yīng)急響應(yīng)和災(zāi)后重建提供科學(xué)依據(jù)。

自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）和圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能的兩大重要應(yīng)用領(lǐng)域。自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以幫助計(jì)算機(jī)理解和處理人類語(yǔ)言，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)文本信息的分析和挖掘。圖像識(shí)別技術(shù)則可以幫助識(shí)別和分析與地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)，如遙感圖像、衛(wèi)星圖像和攝像頭圖像等。

1.2 地質(zhì)災(zāi)害

地質(zhì)災(zāi)害是指由地球內(nèi)部或地表活動(dòng)引起的，如地震、泥石流、地面沉降、火山噴發(fā)等自然災(zāi)害。地質(zhì)災(zāi)害往往規(guī)模大、破壞性強(qiáng)，會(huì)對(duì)人類生命財(cái)產(chǎn)造成嚴(yán)重威脅和損失。地質(zhì)災(zāi)害一般具有不可預(yù)測(cè)性、長(zhǎng)期性、復(fù)雜性和多樣性等特點(diǎn)，為保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)免受地質(zhì)災(zāi)害的威脅，國(guó)家會(huì)設(shè)置專門部門開(kāi)展地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)防、監(jiān)測(cè)、預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)和災(zāi)后重建等工作[3]。

預(yù)防是地質(zhì)災(zāi)害防治的重點(diǎn)，通過(guò)合理規(guī)劃城市布局、加強(qiáng)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)和評(píng)估、限制危險(xiǎn)地區(qū)的開(kāi)發(fā)等措施減少人因性地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生；監(jiān)測(cè)與預(yù)警是指通過(guò)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的各類標(biāo)志物、事前跡象與災(zāi)害動(dòng)態(tài)等進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害等級(jí)情況向公眾發(fā)布預(yù)警信息、提供應(yīng)對(duì)方案、減少損失；應(yīng)急響應(yīng)是指在地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生后立即啟動(dòng)的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，通過(guò)快速組織人員開(kāi)展搜救、救援、緊急疏散等，最大限度地控制災(zāi)情和減少損失。災(zāi)后重建是指災(zāi)害后的重建過(guò)程，包括修復(fù)受損設(shè)施、恢復(fù)正常生活和生產(chǎn)等。

2 人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害中的應(yīng)用與發(fā)展

2.1 人工智能在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)與監(jiān)控過(guò)程中的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，主要包括傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)等。

首先，基于遙感技術(shù)的災(zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。遙感技術(shù)可以不受時(shí)間、天氣、空間的限制，利用電磁波原理隨時(shí)通過(guò)衛(wèi)星、飛機(jī)等高空飛行器獲取地表信息。將遙感技術(shù)與自然語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，能夠迅速將獲取的多源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，用于地質(zhì)災(zāi)害特征分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)較大范圍內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。同時(shí)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，遙感技術(shù)可以進(jìn)一步擴(kuò)大監(jiān)測(cè)范圍，識(shí)別、分析更多無(wú)人區(qū)域內(nèi)可能由地質(zhì)災(zāi)害導(dǎo)致的地形變化、植被覆蓋變化等，用于目標(biāo)區(qū)域的地質(zhì)災(zāi)害的有效監(jiān)測(cè)。

其次，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)模型構(gòu)建?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)模型構(gòu)建是指借助機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，通過(guò)對(duì)歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)、地質(zhì)地形數(shù)據(jù)、氣象氣候數(shù)據(jù)等龐大信息的整合、分析，構(gòu)建出更符合目標(biāo)區(qū)域?qū)嶋H情況的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)模型[4]。同時(shí)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并不斷錄入通過(guò)遙感技術(shù)獲取的最新地表信息，以及訓(xùn)練、優(yōu)化數(shù)據(jù)模型，提高模型的預(yù)測(cè)精度。

最后，遙感技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)。遙感技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用相對(duì)廣泛。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)信息的實(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)性和全面性傳遞，以及預(yù)警信息與應(yīng)急方案的向后傳達(dá)。傳感技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)地表形變、地下水位、地震震動(dòng)等參數(shù)變化，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將所獲數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)初步分析和處理數(shù)據(jù)信息，最后提供給地質(zhì)災(zāi)害防控部門，用于支持之后預(yù)防決策。

2.2 人工智能在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用

地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是指通過(guò)系統(tǒng)評(píng)估地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率和可能造成的損失，以確定災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度，并對(duì)防御措施做出提前安排，人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中主要用于地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建過(guò)程。

與地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)模型構(gòu)建過(guò)程類似，構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的綜合利用[5]。除了對(duì)歷史記錄、地形地質(zhì)、一段時(shí)間內(nèi)氣候氣象數(shù)據(jù)等信息的挖掘和處理，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型更加側(cè)重對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的搜集和處理，以及對(duì)災(zāi)害影響的綜合評(píng)估。地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型通過(guò)對(duì)動(dòng)態(tài)信息的捕捉和分析，再結(jié)合目標(biāo)區(qū)域內(nèi)城市布局、經(jīng)濟(jì)建設(shè)、人口密度等信息分析地質(zhì)災(zāi)害可能造成的損害及對(duì)當(dāng)?shù)氐木C合影響，評(píng)估災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度，并協(xié)助相關(guān)部門制定相應(yīng)防范與應(yīng)對(duì)策略。在此過(guò)程中，以信息管理為核心的地質(zhì)信息系統(tǒng)常被用于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，再結(jié)合數(shù)據(jù)模型的可視化分析功能，兩者共同對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的分布、變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)估，為后續(xù)的應(yīng)急管理、資源配置提供決策支持。

2.3 人工智能在地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)與救援中的應(yīng)用

地質(zhì)災(zāi)害的突發(fā)性和破壞性是導(dǎo)致人民生命財(cái)產(chǎn)損失的最大原因，也是應(yīng)急響應(yīng)與救援需要克服的最大問(wèn)題。人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)與救援中的應(yīng)用主要包括智能決策支持系統(tǒng)、機(jī)器人技術(shù)等[6]。

智能決策支持系統(tǒng)的技術(shù)核心是數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)計(jì)算，同時(shí)借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步提高系統(tǒng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析處理，從而幫助應(yīng)急管理部門在短時(shí)間內(nèi)快速了解災(zāi)害發(fā)生情況、進(jìn)程與后續(xù)可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，并提供一系列決策建議。智能決策支持系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)獲取、整合地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)，并借助計(jì)算機(jī)對(duì)多影響因素的作用性進(jìn)行協(xié)同分析，從中算出最優(yōu)的救援資源分配方案和救援行動(dòng)路線，尤其是能夠?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)救災(zāi)人員提供更科學(xué)決策和執(zhí)行方案，最大限度地減少災(zāi)害損失。同時(shí)，智能決策支持系統(tǒng)可以與指揮調(diào)度中心相連，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)救援行動(dòng)的監(jiān)控和調(diào)度，從而提高救援效率。

機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)多次被用于地質(zhì)災(zāi)害救援的過(guò)程中，代替人力進(jìn)行危險(xiǎn)環(huán)境下的偵查、搜索、救援和清理工作。無(wú)人機(jī)、地面機(jī)器人等可以探測(cè)、搜索各類地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)，尤其是一些由于地質(zhì)形變而導(dǎo)致搜救人員難以進(jìn)入或難以察覺(jué)的空間。無(wú)人機(jī)靈活高效，通過(guò)配備的高分辨率攝像機(jī)和傳感器可以快速采集大范圍內(nèi)受災(zāi)地區(qū)的信息。同時(shí)，無(wú)人機(jī)和機(jī)器人還可以攜帶救援設(shè)備、物資等進(jìn)入狹窄、險(xiǎn)峻地形，為被困者提供生存物資和資訊，提高救援成功率。此外，機(jī)器人還可以連續(xù)作業(yè)，完成移除道路堵塞、修復(fù)路基、清理災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)等工作，為救援爭(zhēng)取更多時(shí)間。

2.4 人工智能在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)防與管理中的應(yīng)用

地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)防與管理主要包括潛在地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、應(yīng)急預(yù)案的管理和調(diào)整、地質(zhì)災(zāi)害模型的構(gòu)建與優(yōu)化等內(nèi)容。人工智能技術(shù)在這一過(guò)程中也發(fā)揮著重要作用，如地質(zhì)災(zāi)害信息管理系統(tǒng)、地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等。

地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)是在較短的時(shí)間維度上對(duì)特定區(qū)域內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)控與預(yù)測(cè)，地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)防與管理更多是從較長(zhǎng)時(shí)間維度上、全局范圍下，從地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生原因、可能因素、危害避免的角度進(jìn)行管理和防治，如在城市建設(shè)之初，嚴(yán)格論證城市的選址、開(kāi)發(fā)方案等，避免對(duì)自然環(huán)境和地質(zhì)環(huán)境造成不可逆損失和額外壓力。相較于地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)與監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)各類數(shù)據(jù)的深入挖掘，在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)防與管理上，系統(tǒng)側(cè)重對(duì)更大范圍內(nèi)多源數(shù)據(jù)的整合、分析，強(qiáng)調(diào)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別，以及對(duì)災(zāi)害管理與相關(guān)決策的支持。此外，地質(zhì)災(zāi)害信息管理系統(tǒng)包括對(duì)社會(huì)輿情的監(jiān)督與應(yīng)對(duì)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)媒體平臺(tái)的相關(guān)信息進(jìn)行收集、整理，從而實(shí)時(shí)了解公眾情緒和反饋，及時(shí)公布救援情況、提供心理疏導(dǎo)等，提高救援的有效性。

3 人工智能技術(shù)應(yīng)用的挑戰(zhàn)與未來(lái)方向

在當(dāng)前的信息時(shí)代下，人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為各行業(yè)的發(fā)展提供了更多可能。但與此同時(shí)也帶來(lái)一系列問(wèn)題，如數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)、法律與倫理、技術(shù)集成與系統(tǒng)部署等。人工智能技術(shù)要想獲得更長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展必須重視并克服這些挑戰(zhàn)，探索更多應(yīng)用領(lǐng)域與技術(shù)方面的突破。

首先，在數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)方面。所有互聯(lián)網(wǎng)世界的參與者每時(shí)每刻都在產(chǎn)生信息，這些信息轉(zhuǎn)變?yōu)楹Ａ繑?shù)據(jù)并存于系統(tǒng)中。但不同來(lái)源的數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的信息要素、信息準(zhǔn)確性有所不同，要想通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理得出正確、準(zhǔn)確的結(jié)論，就必須篩選相關(guān)數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)就是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)這一問(wèn)題的積極探索。地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域已經(jīng)積極引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并將其與災(zāi)害預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)模型相結(jié)合，雖然已經(jīng)取得一定成效，但在效果方面仍需要更多后續(xù)經(jīng)驗(yàn)的驗(yàn)證。此外，信息時(shí)代的隱私保護(hù)也是一大難題，存在隱私泄露、個(gè)人信息濫用等問(wèn)題。對(duì)于這一問(wèn)題，很多計(jì)算機(jī)領(lǐng)域企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始探索除傳統(tǒng)防火墻技術(shù)之外的其他隱私保護(hù)技術(shù)，如差分隱私技術(shù)、聯(lián)合學(xué)習(xí)技術(shù)等，但應(yīng)用效果還需要時(shí)間的驗(yàn)證。

其次，法律與倫理問(wèn)題。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)使得很多個(gè)人信息被采集和使用，導(dǎo)致很多情況下公域信息與私域信息的區(qū)分變得十分模糊，隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)完整度、數(shù)據(jù)模型構(gòu)建經(jīng)常發(fā)生沖突，從而引發(fā)法律和倫理問(wèn)題。人工智能算法的不斷精進(jìn)，使得信息繭房效應(yīng)越發(fā)明顯，人們只能看到自己想要看到的內(nèi)容，導(dǎo)致信息輸送的不公平、不平衡。要解決這一問(wèn)題，人工智能技術(shù)的未來(lái)發(fā)展需要更加關(guān)注算法決策的審查與監(jiān)管。

最后，技術(shù)集成與系統(tǒng)部署方面。人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用都是多學(xué)科共同協(xié)作的結(jié)果，需要多方面技術(shù)與資源的整合調(diào)配，以及持續(xù)性的系統(tǒng)優(yōu)化。但在不同領(lǐng)域、不同行業(yè)之間，人工智能技術(shù)與其他技術(shù)（如地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的傳感技術(shù)、物聯(lián)技術(shù)等）進(jìn)行整合時(shí)，需要解決不同端口的兼容性問(wèn)題。要想支持較大規(guī)模、更加完善的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)更系統(tǒng)、精確的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)防與管理，人工智能算法所需的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源都極為龐大。如何進(jìn)行資源調(diào)配，是地質(zhì)災(zāi)害管理部門需要深入研究的問(wèn)題。而針對(duì)技術(shù)集成與系統(tǒng)部署方面的問(wèn)題，人工智能領(lǐng)域也在探索更有效的解決方案，當(dāng)前部分相關(guān)研究者都將研究重點(diǎn)放在自適應(yīng)、自動(dòng)化系統(tǒng)優(yōu)化機(jī)制和集成化芯片研發(fā)等方面。

人工智能技術(shù)無(wú)疑會(huì)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)成為人類生產(chǎn)生活的重要工具，并對(duì)各個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)模式、未來(lái)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。盡管當(dāng)前階段人工智能在開(kāi)發(fā)與應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)，但隨著信息技術(shù)和材料工程的進(jìn)一步發(fā)展，相關(guān)問(wèn)題也會(huì)得到一一解決。此外，人工智能的發(fā)展方向還包括智能邊緣計(jì)算、自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知智能等，相信隨著人工智能向更多領(lǐng)域的突破和發(fā)展，相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)品也會(huì)幫助各個(gè)行業(yè)突破發(fā)展瓶頸，促進(jìn)地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

4 結(jié)束語(yǔ)

人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，為地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)防、監(jiān)測(cè)、應(yīng)急救援、災(zāi)后管理等都提供了新的可能，通過(guò)與遙感技術(shù)、地質(zhì)災(zāi)害信息系統(tǒng)、局域網(wǎng)等的結(jié)合，推動(dòng)了人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的應(yīng)用，智能決策支持系統(tǒng)、智能監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)設(shè)備、機(jī)器人技術(shù)等的出現(xiàn)與應(yīng)用，有效提高了地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)與監(jiān)控的準(zhǔn)確性，提高了應(yīng)急救援的成功率，同時(shí)也為地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)防與管理提供更多思路和可能。但人工智能出現(xiàn)和發(fā)展的時(shí)間尚短，在地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的應(yīng)用過(guò)程也難以進(jìn)行重復(fù)驗(yàn)證，人工智能也面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)、法律與倫理、技術(shù)集成與系統(tǒng)部署等方面的問(wèn)題，導(dǎo)致其與地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的組合協(xié)作仍面臨著一些難題。隨著社會(huì)各界關(guān)注度的不斷提高，人工智能的發(fā)展也將越發(fā)深遠(yuǎn)，其對(duì)各個(gè)領(lǐng)域與行業(yè)、對(duì)地質(zhì)災(zāi)害管理方面的影響也會(huì)越來(lái)越大。

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作者簡(jiǎn)介：應(yīng)紅（1990—），女，遼寧錦州人，助教，研究方向?yàn)榈刭|(zhì)工程與地質(zhì)災(zāi)害。