وجهات نظر مدعوة: كيف ستغير تعلم الآلة تقييم مخاطر الفيضانات وتأثيرها

الملخص. تؤدي الكميات المتزايدة من البيانات، جنبًا إلى جنب مع المزيد من قوة الحوسبة والخوارزميات الأفضل لتعلم الآلة لتحليل البيانات، إلى تغييرات في كل جانب من جوانب حياتنا تقريبًا. من المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه مع توفر المزيد من البيانات، وتحسن قوة الحوسبة، وتحسن خوارزميات تعلم الآلة أيضًا. كما تتأثر تقييمات مخاطر الفيضانات وتأثيراتها بهذا الاتجاه، وخاصة في مجالات مثل تطوير تدابير التخفيف، وإعداد الاستجابة للطوارئ، والتخطيط لاستعادة الفيضانات. تمتلك أساليب تعلم الآلة القدرة على تحسين الدقة وتقليل الوقت اللازم للحساب وتكاليف تطوير النماذج. من المتوقع أنه في المستقبل ستصبح المزيد من التطبيقات ممكنة، وسيتم استبدال العديد من نماذج العمليات وأساليب المراقبة التقليدية بتعلم الآلة. تشمل الأمثلة على ذلك استخدام تعلم الآلة في بيانات الاستشعار عن بُعد لتقدير التعرض، وفي بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لتحسين استجابة الفيضانات. قد تتطلب بعض التحسينات جهودًا جديدة لجمع البيانات، مثل نمذجة أضرار الفيضانات أو فشل الدفاعات. في مكونات أخرى، قد لا يكون تعلم الآلة مناسبًا دائمًا أو يجب تطبيقه بشكل تكميلي مع نماذج العمليات، على سبيل المثال في التطبيقات الهيدروديناميكية. بشكل عام، من المحتمل أن يحسن تعلم الآلة بشكل كبير تقييمات مخاطر الفيضانات وتأثيراتها المستقبلية، لكن القضايا مثل القابلية للتطبيق، والتحيز، والأخلاقيات يجب أن تؤخذ بعين الاعتبار بعناية لتجنب الإساءة. تقدم هذه الورقة بعض التطورات الحالية في تطبيق تعلم الآلة في هذا المجال وتسلط الضوء على بعض الاحتياجات والتحديات الرئيسية.