どの地域でもサイクロン、地震、または熱波。
インドでは、その深刻な影響が国内のスラムで感じられており、研究者によると、都市の他の地域よりも摂氏 6 度も高くなる可能性があります
“スラム街では、暑い夏の日に外に出て日陰を見つけるのが非常に困難です。混雑しています。家は多くの場合ブリキ板でできており、他の素材に比べてはるかに速く熱くなります。 」と、SEEDS の共同創設者である Anshu Sharma 氏は述べています。
2017 年以来、SEEDS は熱波の影響を最も受けやすいコミュニティと協力して、人々が暑さに打ち勝つための解決策を考え出すのを支援してきました。
現在、Microsoft の AI for Humanitarian Action 助成金の支援を受けて、SEEDS は複数の危険の影響を予測する AI モデルを開発しました。
Sunny Lives と呼ばれるモデルは、ニューデリーとナグプールのスラム街に住む約 125,000 人の熱波リスク情報。
専門家は、このような激しい熱波が続く可能性が高いと述べています。昨年の Weather and Climate Extremes ジャーナルに掲載された研究によると、インドでは 2000 年から 2019 年の間に、1980 年から 1999 年の間に発生した熱波の 2 倍以上の熱波が発生しました。
「Sunny Lives」AIモデルは Microsoft の AI for Good Lab で開発され、AI for Humanitarian Action プログラムからの助成金によってサポートされています。
AI モデルを活用するリスク パイプラインは、データ サイエンス企業 Gramener と共同開発され、特定の地域のリスク マップを提供します。
マップ上では、各建物は色分けされています。 「リスク スコア」に従ってコード化されます。
建物の密度、植生、水域への建物の近さ、屋根の種類の分類: これらは、SEEDS のマトリックスを構成する主要なパラメーターの一部です。を使用してリスク スコアを計算します。
それに付随する熱吸収能力を備えた屋上の素材は、重要なデータ ポイントです。建物は、この能力に基づいて識別、分類、マッピングされます。
リスク マップは、スマートフォンで利用できる通常の地図に重ねて表示されるため、ボランティアがフィールドに出かける際に簡単にアクセスできます。マップは、さまざまなアクション ポイントを把握するのに役立ちます。たとえば、警告を発するためにどこに行かなければならないか、水不足が問題になる可能性がある場所、地方自治体が資源をどこに向ける必要があるかなどです。
ここ数年で、SEEDS はこのアプローチで東デリーの 23 のスラム コミュニティに手を差し伸べました。
この組織は現在、インドのさまざまな州政府と協力して、そのモデルを中所得層および高所得層に拡大しています。
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