ترتيب أولويات خدمات الطوارئ بالذكاء الاصطناعي

استخدم فريق من الباحثين من جامعتي بينجهامتون ونيويورك في أمريكا تقنيات التعلم العميق من أجل تحليل الإحصاءات الخاصة بالحوادث وأحداث الطوارئ، من أجل الوصول إلى أفضل السبل لخدمة المواطنين من خلال الاستغلال الأمثل لإمكانات خدمات الطوارئ.

واعتمدت الدراسة على قواعد بيانات تضم الحوادث والأحداث الطارئة التي وقعت في مدينة نيويورك على مدار 10سنوات، وصنفتها حسب نوعيتها مع احتساب الفترات التي استغرقتها خدمات الطوارئ في الوصول إلى موقع الحادث من لحظة الإبلاغ عن وقوعه.

وقال الباحث أناند سيتهارام، وهو أحد المشاركين في التجربة إنه «من الممكن أن يقع أكثر من حادث في آن واحد» مضيفا «مجابهة هذه الحوادث سوف يستغرق وقتا طويلا نظرا لضرورة توزيع وحدات ومعدات ووسائل الطوارئ على أكثر من مكان»، واستطرد «نحن نستخدم منظومة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بما سوف يحدث في المستقبل» من أجل توجيه إمكانيات الطوارئ المتاحة بأفضل شكل ممكن.

ويعتقد فريق الدراسة التي أوردها الموقع الالكتروني «فيز دوت أورج» المتخصص في التكنولوجيا أنه من الممكن استخدام المنظومة الجديدة في المدن الكبرى الأمريكية مثل لوس أنجلوس وشيكاغو على سبيل المثال، وربما في مجموعات مشتركة من المدن الصغيرة ذات السمات المتشابهة، من أجل تحليل المواقف الطارئة المختلفة والقيام بتنبؤات تساعد في توجيه وسائل الإغاثة بالشكل الصحيح.