En un mundo de cambio climático, ¿cómo puede la IA ayudar a prepararse para las inundaciones?

Después de trabajar en FEMA y ver una vista de respuesta a desastres de 30,000 pies en los EE. UU., ¿qué lo atrajo a una startup de IA?

Quiero cambiar el resultado. ¿Cómo nos preparamos para riesgos futuros cuando todos los datos en el mapa de FEMA miran hacia atrás?algo con lo que estoy obsesionado [One Concern] El modelo de inundación es que está diseñado como una herramienta de respuesta. Usando estimaciones de lluvia, en lugar de simplemente decir «va a haber una inundación repentina», predijo de 3 a 5 pies de inundación para el vecindario, que podría ver hasta 20 pies de inundación. También podemos saber de inmediato qué áreas han tenido un mayor impacto: los tomadores de decisiones no tienen que esperar a que llegue la información para iniciar una respuesta.

Lo que realmente me convenció fue la cantidad de datos involucrados y la rapidez con la que podíamos ver las cosas en alta resolución. Podemos ejecutar varios escenarios en los días previos a una tormenta y ver cuándo y cómo falla el sistema. El uso de inteligencia artificial reduce el umbral para hacer «qué pasaría si».

Lo que me interesa es que hacemos mucho en el área de Nueva Jersey, cita de referencia, «proyectos de mitigación». [Superstorm] arena.Hay muchos más proyectos de este tipo. [such as elevating structures] Basado en una investigación sobre un análisis de costo-beneficio de 100 años, nuestra suposición es que funcionarán mejor en la próxima tormenta. Pero nunca podemos realmente hacer la pregunta, «¿Lo hará mejor?»

Cuando hablamos de preparar a nuestras comunidades costeras para el aumento del nivel del mar, la palabra «resiliencia» aparece repetidamente:En algunos casos, las adquisiciones se utilizan para mantener a las personas fuera de peligro de forma permanente. ¿Cómo estos modelos hacen que la resiliencia sea menos abstracta?

si siempre esperamos espalda Desastre para mover a la gente, esa sería la forma más dolorosa y destructiva. ¿Cómo proporcionamos estas herramientas a los funcionarios encargados de cambiar los códigos de construcción y el uso de la tierra en lugares vulnerables al aumento del nivel del mar?

Una ciudad puede usar esta herramienta para identificar un área sin crecimiento, un área en la que no emitirán nuevos permisos de construcción. Luego dicen: «Si una casa se destruye en una tormenta, no se puede reconstruir.» Entonces se pueden redirigir esos recursos a una nueva área, convirtiéndola en un lugar atractivo para vivir. Tenemos zanahorias y palos para reducir la cantidad de personas que viven en áreas sin crecimiento al brindar oportunidades para mudarse a lugares más seguros. Construimos tiempo en el proceso.

Si podemos hacer que los riesgos sean más explícitos, al menos podemos comenzar a tomar más control de nuestro propio destino: en lugar de golpearnos cada vez que golpea una tormenta, perderemos más de la situación que nunca se puede deshacer. No es fácil ni barato, pero es una estrategia.

Si el valor de muchas de estas zonas costeras reside en las propias playas, ¿qué sucede cuando la arena protectora se vuelve insostenible?

Las playas van y vienen como un proceso natural. La renutrición (dragar arena en alta mar y bombearla a playas erosionadas) es un proceso artificial. Estaba en Virginia Beach y estaban trabajando en un gran proyecto de renutrición que estaba a punto de completarse. Luego, una gran tormenta del nordeste permaneció frente a la costa durante unos tres días. Luego salí, y ahora son básicamente 200 yardas de playa, ya sabes: el océano se aferra al muro de contención que conduce a la piscina del hotel.

Imagínense que el Congreso diga que el presupuesto del Cuerpo de Ingenieros del Ejército ya no será un problema de mantenimiento para proteger las playas que hemos perdido debido a la subida del nivel del mar. ¿Están los gobiernos locales preparados para asumir este papel? Generalmente, la respuesta es no.

¿Cómo pueden la inteligencia artificial y las herramientas de big data cambiar fundamentalmente la forma en que nos preparamos para las inundaciones en un futuro con cambios climáticos?

inmediatamente Es difícil proporcionar herramientas de visualización para que los funcionarios locales vean los supuestos con una resolución lo suficientemente alta. «Vamos a ver este tipo de impactos climáticos en estas escalas”, dijeron los científicos. Pero un planificador local se preguntó: «¿Qué significa esto para la construcción de una nueva carretera?» Cuando se alcanzó el límite superior de la magnitud, dijo: «Esto es ridículo. Si todo esto se ha ido, ¿por qué debería planear?»

Si despoblamos un área residencial y convertimos ese bloque en una línea de dunas en 10 años, ¿cómo se vería bajo todos estos diferentes escenarios de nivel del mar y tormentas, para que podamos saber cuándo el sistema de dunas ya no brinda protección? Debe ejecutar escenarios para ver si la inversión realmente cambiará el resultado de futuras inundaciones y daños. Este es un proceso adecuado para el uso de inteligencia artificial.

Usar inteligencia artificial para crear escenarios adaptativos puede ser preocupante. Confiar demasiado en los datos es peligroso, al igual que el sesgo que se puede programar teniendo en cuenta qué datos se incluyen y excluyen del modelo. ¿Cómo evita desarrollar estrategias de mitigación que empeoren a las personas vulnerables?

Este modelo no es una herramienta para comunidades ricas. Es una herramienta para comunidades vulnerables, originalmente concebida para salvar vidas durante la fase de respuesta a desastres.

La mera comprensión del entorno construido no nos dice cómo vivirán las poblaciones en caso de inundaciones. Muchos socioeconómicos, desde las redes sociales hasta los mecanismos de afrontamiento y la resiliencia financiera, son mejores predictores.

Estamos trabajando mucho para no crear situaciones en las que las consecuencias no deseadas de la IA básicamente puedan obligar a las personas a abandonar sus hogares, o construir un modelo tan sesgado hacia la riqueza que elimine la asequibilidad, o no t dar cuenta de la estructura social preexistente. No es solo la ciencia de la tierra, es la gente.

Una de las cosas con las que tenemos que tener cuidado a medida que empezamos a alejarnos del aumento del nivel del mar es que no lo hacemos con el apoyo de quienes no tienen voz, no imponemos una carga desproporcionada a los bajos -áreas de ingresos – especialmente Sí si eso significa que el espacio se está reconstruyendo para comunidades más ricas. No queremos elegir ganadores y perdedores del cambio climático en función de factores económicos.

Como todos sabemos, nuestro Capacidad inadecuada del Programa Nacional de Seguro contra Inundaciones para hacer frente a la cobertura contra inundaciones Lo estamos experimentando hoy y lo estaremos en el futuro. Es necesario reformarlo, pero esa no es toda la respuesta, ¿verdad?

Creo que tenemos que dejar de proporcionar [federal] Seguro contra inundaciones para obra nueva en zonas inundables. Ir al mercado privado. Si quieren escribir, que tengan un buen día. Si no, no reconstruyas.

Pero la espada de doble filo de dejar que las fuerzas del mercado impulsen el alivio es que desplazará a los hogares de bajos ingresos en comunidades bajas. En algunas regiones costeras, las fuerzas del mercado han excluido la fijación de precios del riesgo de aquellos menos capaces de soportarlo. Esto significa que están siendo expulsados ​​del mercado de la vivienda por los precios de la vivienda dentro de una distancia razonable de sus trabajos, escuelas y comunidades.

Estas poblaciones también son las que tienen menos probabilidades de manejar y resistir el impacto financiero de las inundaciones recurrentes que traerá el aumento del nivel del mar. Entonces, si el gobierno ofrece una adquisición, tienen la oportunidad de mudarse. Pero no puede ser insensible al respecto; primero debe enfocarse en viviendas asequibles con buenas escuelas y buena infraestructura para que las personas puedan encontrar un lugar en su comunidad para ir.