Microsoft 總裁兼副主席 Brad Smith 週四訪問了 SEEDS，這是一個災難響應和準備的非營利組織，該組織正在部署人工智能 (AI) 來預測多種災害的影響，例如任何特定地區都會發生颶風、地震或熱浪。
在印度，該國的貧民窟受到了更嚴重的影響，研究人員稱，與城市其他地區相比，貧民窟的溫度可能高達 6 攝氏度
“在貧民窟裡，在炎熱的夏日里，很難走出去找到陰涼處。那裡非常擁擠。房屋通常由錫板製成，與其他材料相比，它的升溫速度要快得多，”SEEDS 的聯合創始人 Anshu Sharma 說。
自 2017 年以來，SEEDS 一直與最容易受到熱浪影響的社區合作，幫助人們想出應對高溫的解決方案。
現在，在 Microsoft 的 AI for Humanitarian Action 資助的支持下，SEEDS 開發了一個 AI 模型來預測多種災害的影響。
該模型稱為 Sunny Lives，已生成為居住在新德里和那格浦爾貧民窟的大約 125,000 人提供熱浪風險信息。
專家表示，這種強烈的熱浪可能會持續下去。根據去年發表在《極端天氣和氣候》雜誌上的一項研究，印度 2000 年至 2019 年期間的熱浪數量是 1980 年至 1999 年期間的兩倍多。
“陽光生活”人工智能該模型是與 Microsoft 的 AI for Good Lab 一起開發的，並得到了 AI for Humanitarian Action 計劃的資助。
利用人工智能模型的風險管道是與數據科學公司 Gramener 共同開發的，並提供了特定區域的風險地圖。
在地圖上，每棟建築都是彩色的
建築密度、植被、建築物與水體的接近程度、屋頂類型分類:這些是構成 SEEDS 矩陣的一些關鍵參數用於計算風險評分。
屋頂材料及其伴隨的吸熱能力是一個重要的數據點:建築物是根據這種能力進行識別、分類和繪製的。
風險圖可以是覆蓋在智能手機上的常規地圖上，方便志願者外出時訪問。這些地圖幫助他們找出不同的行動點:他們必須去哪裡發出警告、哪裡可能出現缺水問題，或者地方當局需要在哪裡調配資源。
在過去的幾年裡，SEEDS 已經通過這種方法覆蓋了東德里的 23 個貧民窟社區。
該組織現在正在與印度的各個州政府合作，以將其模式擴展到中高收入群體地區。
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