Qytetet dhe studiuesit po përdorin inteligjencën artificiale (IA) për të hartëzuar dhe parashikuar rrezikun nga vapa ekstreme, por një studim i ri sugjeron se ajo përdoret shumë më tepër për të identifikuar se ku ndodhen njerëzit në rrezik sesa për t’i ndihmuar autoritetet të reagojnë.
Pse ka rëndësi: Ndërsa ndryshimet klimatike e intensifikojnë vapën ekstreme, parashikimet më të mira nuk do t’i mbrojnë komunitetet e cenueshme nëse qeveritë nuk arrijnë t’i shndërrojnë ato në veprime konkrete.
- Vdekjet në SHBA të lidhura me temperaturat e larta u rritën me 53%, nga një mesatare vjetore prej 2.670 rastesh gjatë viteve 2000–2009 në më shumë se 4.000 gjatë periudhës 2010–2020, sipas një studimi të Yale të vitit 2025.
- Çfarë po ndodh: Një studim i publikuar në Climate Risk Management shqyrtoi kërkimet ekzistuese mbi mënyrën se si inteligjenca artificiale dhe mësimi makinerik po përdoren për menaxhimin e vapës ekstreme.
- Nga punimet shkencore të shqyrtuara, 98,4% përqendroheshin te parashikimi dhe 59,2% te parandalimi. Në krahasim, vetëm 10,4% trajtonin reagimin, 3,2% rikuperimin dhe 1,6% gatishmërinë — një pabarazi që autorët e quajnë një “hendek mes kërkimit dhe zbatimit”.
- Kërkimet janë përqendruar në masë të madhe te përdorimi i IA-së për të parashikuar vapën e rrezikshme dhe për të identifikuar se kush është në rrezik, ndërsa shumë më pak vëmendje i është kushtuar mënyrës se si ajo mund t’i ndihmojë zyrtarët të vendosin se çfarë duhet të bëjnë më pas.
- “Aty ku IA mund të sjellë realisht vlerë është aty ku parashikimi është thelbësor për vendimmarrjen, qoftë për shkallën e zbatimit ose për ofrimin e një niveli më të lartë detajimi”, tha Karishma V. Patel, studiuese e politikave në RAND dhe bashkautore e studimit.
Gjendja aktuale: Shndërrimi i parashikimeve të sofistikuara të vapës në veprime qeveritare kërkon më shumë sesa modele të avancuara.
- Studiuesja e Cornell, Jennah Gosciak, i tha Axios se të kesh “sisteme të fuqishme të të dhënave”, të afta të marrin të dhëna nga një sërë burimesh dhe më pas t’i bëjnë ato të përdorshme për profesionistët, “përbën pjesën më të madhe të betejës këtu”.
Një shembull konkret: Google njoftoi në qershor se kishte zgjeruar të dhënat e saj të fuqizuara nga IA për Reziliencën ndaj Vapës, nga një projekt pilot fillestar në 14 qytete në më shumë se 50 qytete në mbarë botën, duke u ofruar planifikuesve urbanë të dhëna në nivel ndërtesash për t’i ndihmuar të përcaktojnë më mirë se ku duhen ndërhyrjet kundër vapës.
- Të dhënat përdorin IA dhe imazhe me rezolucion të lartë për të hartëzuar reflektueshmërinë e çative deri në nivelin e ndërtesave individuale.
- Google tha se të dhënat nga projektet pilot kanë ndihmuar në orientimin e vendimeve në disa qytete, përfshirë rregulloret për çatitë e ftohta dhe planet e përshtatjes.
Kontrolli i realitetit: Informacioni më i mirë nuk do të thotë domosdoshmërisht rezultate më të mira.
- Gosciak, e cila kaloi një periudhë si Public Interest Technology Fellow pranë agjencisë së Menaxhimit të Emergjencave të Qytetit të Nju Jorkut, së fundmi krahasoi indekset më të thjeshta të cenueshmërisë ndaj vapës me algoritme më komplekse parashikuese për vendimmarrjen qeveritare lidhur me vapën.
- Ajo e përshkroi një dallim të rëndësishëm si “të dhëna të ngadalta kundrejt të dhënave të shpejta”. Algoritmet parashikuese mund të jenë më të dobishme për vendime që duhet të merren shpejt dhe që janë “të lidhura me një ngjarje specifike aktivizuese”, ndërsa indekset më të thjeshta mund të jenë më të përshtatshme për planifikimin afatgjatë.
- Një avantazh i indekseve më të thjeshta është se zyrtarët mund të zgjedhin në mënyrë të qartë se cilat popullata të cenueshme do t’u japin përparësi, shtoi Gosciak, studente doktorature në Departamentin e Shkencës së Informacionit në Cornell.
Çfarë vjen më pas: Kufiri i ardhshëm i zhvillimit mund të ketë të bëjë më pak me përmirësimin gradual të parashikimeve të vapës dhe më shumë me lidhjen e parashikimeve me ndërhyrjet konkrete.
- Vlera e IA-së mund të qëndrojë në ndihmën që u jep zyrtarëve për të marrë “vendime pothuajse në kohë reale”, duke integruar sinjale që ndryshojnë vazhdimisht dhe duke ofruar “parashikime hiperlokale në nivele shumë të detajuara”, tha Patel.
- Kjo mund t’i ndihmojë zyrtarët të reagojnë në kohë reale ndaj rreziqeve nga vapa dhe të kuptojnë më mirë kërcënimet e kombinuara që përfshijnë vapën, ndotjen e ajrit, tymin nga zjarret pyjore dhe thatësirën, tha ajo.
Përfundimi: “E rëndësishme nuk është vetëm që ne të mund të ndërtojmë teknologji të mundësuar nga IA-ja, por që ajo realisht të zgjidhë një problem ose të heqë një pengesë”, tha Patel./Axios
