Courtesy of Forbes
Artikel ini membahas tentang sistem Bellwether yang dikembangkan oleh Alphabet untuk membantu penanganan kebakaran hutan di Los Angeles. Kebakaran yang terjadi di daerah Pacific Palisades telah menyebabkan banyak kerusakan dan korban jiwa, sehingga penting bagi tim penyelamat seperti National Guard untuk mendapatkan informasi yang cepat dan akurat. Bellwether menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk menganalisis ribuan foto udara yang diambil setelah bencana, sehingga tim dapat dengan cepat mengetahui lokasi yang paling membutuhkan bantuan, seperti jembatan yang rusak atau rumah sakit yang terancam.
Dengan menggunakan foto-foto referensi yang disimulasikan, sistem ini dapat menandai foto-foto nyata dan memberikan informasi yang diperlukan tanpa penundaan yang lama. Pendekatan ini tidak hanya membantu dalam situasi darurat seperti kebakaran hutan, tetapi juga dapat diterapkan untuk bencana lainnya seperti banjir dan tornado. Melalui teknologi ini, diharapkan waktu respons dapat dipercepat dan lebih banyak nyawa dapat diselamatkan. Bellwether menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dapat mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan efisiensi dalam penanganan bencana.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa yang dimaksud dengan sistem Bellwether?A
Sistem Bellwether adalah sistem prediksi yang dikembangkan oleh X untuk membantu dalam respon bencana dengan menggunakan AI untuk mengidentifikasi lokasi yang paling membutuhkan bantuan.Q
Siapa yang memimpin proyek Bellwether?A
Proyek Bellwether dipimpin oleh Sarah Russell, yang juga merupakan pendirinya.Q
Bagaimana teknologi AI digunakan dalam respon bencana?A
Teknologi AI digunakan untuk menganalisis foto udara dan memberikan informasi yang cepat dan akurat kepada tim respon bencana.Q
Apa dampak dari kebakaran hutan di LA baru-baru ini?A
Kebakaran hutan di LA baru-baru ini menyebabkan kematian 24 orang dan memerlukan respon cepat dari tim penyelamat.Q
Mengapa machine learning penting dalam proyek Bellwether?A
Machine learning penting dalam proyek Bellwether karena dapat mengurangi ketidakpastian dalam mencocokkan foto dan meningkatkan efisiensi respon terhadap bencana.