အသံအစောပိုင်း သတိပေးစနစ်များဖြင့် ဘေးအန္တရာယ်များကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှုကို မည်သို့တိုးတက်စေနိုင်မည်နည်း။

ဘေးအန္တရာယ်ကြိုတင်သတိပေးရေး၏ အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍ

ဘေးအန္တရာယ်များ၏ သက်ရောက်မှုကို လျော့နည်းစေရန် ကြိုတင်သတိပေးရေး၏ အရေးပါမှုကို နားလည်ခြင်း

လေ့လာမှုများအရ သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များကြောင့် သေဆုံးမှုများကို ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေသည်ဟု ဖော်ပြထားပါသည်။ အကယ်၍ စီမံကိန်းများသည် အသိုင်းအဝိုင်းများ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီပြီး လက်ရှိစနစ်များနှင့်အတူ အလုပ်လုပ်ပါက ဖြစ်ပါသည်။ (UN Office for Disaster Risk Reduction 2022)။ ဤစနစ်များက လူတို့အား အန္တရာယ်ကင်းသောနေရာများသို့ ထွက်ပြေးရန် အချိန်အတန်ကြာ အကူအညီပေးပါသည်။ အကူအညီလိုအပ်သည့်နေရာများသို့ ပို့ဆောင်ပေးခြင်း၊ မကြာမီဖြစ်ပေါ်လာမည့် အကြီးမားဆုံးဘေးများအတွက် အဆောက်အဦများကို ခိုင်မာစေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ အထူးသဖြင့် ငလျင်၊ ဆုနာမီ သို့မဟုတ် မုန်တိုင်းများအတွင်း အရေးကြီးပါသည်။ နံပါတ်များကလည်း ဤအချက်ကို အထောက်အပံ့ပေးပါသည်။ ကမ္ဘာ့အမိုးရာဇ်အဖွဲ့ချုပ်၏ မကြာသေးမီကထုတ်ပြန်ချက်အရ ဤကြိုတင်အသိပေးစနစ်များအတွက် ဒေါ်လာတစ်ဒေါ်လာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းသည် ဘေးဒဏ်ခံရပြီးနောက် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးနှင့် ပြန်လည်တည်ဆောက်ရေးအတွက် ဒေါ်လာဆယ့်လေးဒေါ်လာကို ခြွေတာပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ဤစနစ်များသည် လူသေဆုံးမှုများကို ကာကွယ်ပေးသည့်အပြင် သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များနှင့် ကြုံတွေ့နေရသည့် ဒေသများအတွက် အကျိုးအမြတ်ရစေမည့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဖြစ်ပါသည်။

သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များအတွင်း အရေးပေါ်ကြိုတင်အသိပေးစနစ်များတွင် အားနည်းချက်များ

စီးရင်းများ၊ ရေဒီယိုသတင်းများ နှင့် စာသားအကြောင်းကြားချက်များကဲ့သို့ သတိပေးချက်များ ပို့လေ့ရှိသည့် နည်းလမ်းဟောင်းများသည် ယနေ့ခေတ်တွင် အဆင်မပြေတော့ပေ။ အော်စတြေးလျ၏ ဆိုးရွားသော မီးလောင်မှုကိစ္စကို ဥပမာအဖြစ်ယူပါ။ 2023 ခုနှစ်တွင်ဖြစ်ပွားခဲ့သော မီးလောင်မှုကြီးကို ဥပမာထုတ်ပြပါက ကျေးလှက်တွင်နေထိုင်သော လူများ၏ စုစုပေါင်း တစ်ဝက်ခန့်သည် မီးလောင်မှုသည် ဘေးကင်းသောနေရာများသို့ ပျံ့နှံ့သွားပြီဖြစ်သည့်အချိန်တွင်မှသာ ထွက်ပြေးရန်သတိပေးချက်များကို ရရှိခဲ့ကြပါသည်။ မြို့ပြနေရာများတွင်လည်း အခြေအနေမှာ ပိုကောင်းလှသည်မဟုတ်ပေ။ အောင်ခဲ့သော စီးပွားရေးရုံးများမှ အသံများကြောင့် မြို့ပြတွင်နေထိုင်သူများသည် သတိပေးစီးရင်းများကို ကြားရန်ခက်ခဲကြပြီး အထူးသဖြင့် လူသွားလူလာများသော နေရာများတွင် စီးရင်းများ၏ ထိရောက်မှုသည် ၄၀ မှ ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျော့နည်းသွားသည်ဟု အင်းများမှတ်တမ်းတင်ပြထားပါသည်။ မူလကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသည့် ကြိမ်နှုန်းတစ်ခုတည်းကိုသာ အသုံးပြုသော နည်းပညာများနှင့် ခေတ်မီဆက်သွယ်ရေးစနစ်များနှင့် ကိုက်ညီမှုမရှိသော စနစ်များကိုလည်း မမေ့ပါနှင့်။ ဤပြဿနာများကြောင့် အရေးကြီးသော ဘေးကင်းရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အမှန်အကန်နှင့်အမြန်ဆုံး ပို့ဆောင်ပေးရန် ခက်ခဲလာပါသည်။

အမြင်အားလုံးကိုပြောင်းလဲခြင်း- ဘေးအန္တရာယ်ကာကွယ်ရေးအတွက် အသံနည်းပညာများထည့်သွင်းအသုံးပြုခြင်း

အသံနည်းပညာသည် ကျွန်ုပ်တို့ အစောပိုင်းကြိုတင်သတိပေးချက်များ ထုတ်ပြန်သည့်နည်းလမ်းကို ပြောင်းလဲပေးနေပါသည်။ ဤတိုက်ရိုက်အသံစနစ်များသည် ၅၀၀ မီတာအကွာအဝေးရှိ မီတာအထိ တစ်ခုတည်းသောနေရာများသို့ သတိပေးချက်များပို့ဆောင်နိုင်သည်။ အသံအများအပြားကို လျော့နည်းစေပြီး စွမ်းအင်ကိုလည်း ခြွေတာပေးပါသည်။ ရေအောက်ရှိ လှုပ်မှုများကို စူးစမ်းရာတွင် ဟိုက်ဒရိုဖုန်းများသည် မြေပြင်က စူးစမ်းသည့် စနစ်များထက် ၃၀ စက္ကန့်မှ တစ်မိနစ်ခန့်အထိ စောစီးစွာ ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ ထိုအပိုနာရီသည် ပါဝါတွန်းလှိုင်းများအကြောင်း လူတို့ကို သတိပေးရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ အသံနည်းပညာနှင့် ဂြိုလ်တုနည်းပညာကို ပေါင်းစပ်သုံးစွဲသည့် အသိုင်းအဝိုင်းများကို ကြည့်ပါ။ အခြေအနေများကို တိကျစွာ သိရှိနိုင်ခဲ့ပါသည်။ အက်ပ်ရယ်လ် ၂၀၂၄ အကော့စတစ် ရီဇီလီယန့်စ် အစီအစဉ်က အဆင်ပြေသည့် ဒေသများတွင် တူညီသော ရာသီအခြေအနေများကို အတည်ပြုခဲ့ပါသည်။

အကော့စတစ်နည်းပညာများသည် ကြိုတင်သတိပေးစွမ်းရည်ကို ပြောင်းလဲပေးနေပါသည်။

ပါဝါတွန်းလှိုင်းနှင့် မြေငလျင်ဖြစ်စဉ်များကို စူးစမ်းရာတွင် ရေအောက်ရှိ အကော့စတစ် ကွန်ရက်များ

ဆူနာမီဖြစ်စေသည့် ငလျင်များကို ရေအောက်ရှိ အသံလှိုင်းကွန်ရက်များဖြင့် စောင့်ကြည့်ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ အဆိုပါကွန်ရက်များသည် ရေထဲတွင် ကျော်လွန်သွားသည့် အနိမ့်မျိုးအသံလှိုင်းများကို စောင့်ကြည့်ပါသည်။ အဆိုပါအသံလှိုင်းများသည် ကျောက်များအတွင်းတွင် ကျော်လွန်သွားသည့် ငလျင်လှိုင်းများထက် ရေအတွင်းတွင် ပိုမြန်စွာရွေ့လျားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တက္ကတိုနစ်နယ်နိမိတ်များတလျှောက်တွင် ဟိုက်ဒရိုဖုန်းများကို တပ်ဆင်ထားပြီး မြေကြီးပေါ်ရှိ စီးန်ဆာများက မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည့်အချိန်ထက် ၃၀ မှ ၉၀ စက္ကန့်အထိ အငလျင်လက္ခဏာများကို စောစီးစွာ မှတ်တမ်းတင်နိုင်ပါသည်။ အဆိုပါအချိန်ကို အကျိုးရှိရှိ အသုံးချပါက ပစိဖစ်ရင်းအိုင်းဖိုင်ယာ တွင်ရှိသည့်နေရာများတွင် ဆူနာမီများကို သတိပေးနိုင်မည့်အခွင့်အလမ်းကို ပေးစွမ်းပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်နည်းဟု ဆိုရလျှင် ၂၀၂၂ ခုနှစ်အတွက် NOAA မှ မှတ်တမ်းတင်ထားသည့်အချက်အရ ဆူနာမီများ၏ သုံးပုံနှစ်ပုံမှာ အဆိုပါနေရာတွင် စတင်ခဲ့ပါသည်။ အဆိုပါအချိန်ကို အသုံးချပါက ကမ်းရိုးတန်းများနီးပါးရှိ လူထုသည် အရေးပေါ်အခြေအနများတွင် လုံခြုံစွာ ထွက်ခွာနိုင်မည့်အခွင့်အလမ်းကို ရရှိပါလိမ့်မည်။

အက်ကြောက်ဖြစ်စဉ်များတွင် အသံလှိုင်းများကို အသုံးပြု၍ စီးပွားရေးအရ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆက်သွယ်ရေး

ဆဲလ်တာဝါများပျက်ကျသော်လည်း အသံလှိုင်းများက အချိန်ကြာမြင့်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်သေးသည်။ အသံလှိုင်းများသည် ပုံမှန်ရေဒီယိုလှိုင်းများနှင့် မတူပေ။ အဘယ်ကြောင့်နည်းဟူသော် ၎င်းတို့သည် ရေနှင့် ကျောက်ခဲများကို ဖြတ်သန်းနိုင်သောကြောင့် အခြားလှိုင်းများပျောက်ကွယ်သောနေရာများတွင်ပင် အသံလှိုင်းများသည် တည်ရှိနေနိုင်သည်။ တကယ့်ရေကြီးမှုများတွင် ပြုလုပ်သောစမ်းသပ်မှုများအရ အသံလှိုင်းများဖြင့် ပို့သော စာတိုများသည် တစ်ရာတွင် ၉၈ ကြိမ်အထိ အောင်မြင်စွာ ရောက်ရှိကြောင်းတွေ့ရသည်။ မီးသတ်တပ်ဖွဲ့၏ မကြာသေးမီက ထုတ်ပြန်ခဲ့သော စာတမ်းများအရ ပုံမှန်စာတိုများသည် ၆၂ ရာခိုင်နှုန်းသာ အောင်မြင်မှုရှိသည်။ ထိုအချိုးကို နှိုင်းယှဉ်ပါက လမ်းနှင့် အဆောက်အဦများပျက်စီးသော နေရာများတွင် ကျန်ရစ်သူများထံသို့ အရေးပေါ်ဆက်သွယ်ရေးများ ရောက်ရှိရန် အလွန်အရေးကြီးသည်။

ပစ်မှတ်ထားသော ပြည်သူ့သတိပေးချက်များနှင့် အသံညစ်ညမ်းမှုကိုလျော့နည်းစေရန် ဦးတည်သောအသံနည်းပညာ

အဆင့်မြင့် ဘီမ်ဖော်မင်း နည်းပညာများသည် အန္တရာယ်ရှိသော ဧရိယာများသို့သာ သတိပေးချက်များ ပို့ဆောင်ပေးသည့် စူးစူးမျှပ်မျှပ် အသံလှိုင်းများကို ဖော်ဆောင်ပေးသည်။ ဤနည်းပညာသည် မြို့ကြီးများရှိ အသံညစ်ညမ်းမှုကို အိုမီးနီးဒိုင်ရက်ရှင်နယ် ဆိုင်းရင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၈၃% လျော့နည်းစေပြီး သက်ရောက်မှုမရှိသော ဧရိယာများတွင် မလိုအပ်သော စိတ်လှုပ်ရှားမှုများကို ကာကွယ်တားဆီးပေးသည်။ တိုကျို ပင်လယ်အော်တွင် ပြုလုပ်သော စမ်းသပ်မှုများအရ ပစ်မှတ်ထားသော သတိပေးချက်များသည် ၉၁% ကျော် လိုက်နာမှုကို ရရှိစေပြီး သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ပြသသည်။

ခေတ်မှီ အသံစနစ်များ နှင့် အများဆိုင်းရင်းများ- စွမ်းဆောင်ရည် နှိုင်းယှဉ်ချက်

ရှေ့တွင် သတိပေးချက်များ ပေးသော ဆိုင်းရင်းများအား အားနည်းချက်များ

မြို့တွင်းအသံများသည် ၈၀ ဒီစီဘယ်လ်ကျော်အထိ ရှိနေသော မြို့ကြီးများတွင် အစဉ်အလာအားဖြင့် အသုံးပြုနေသည့် ဆာရင်းများသည် အသံထွက်မှုများကို အပြည့်အဝ ဖုံးကွယ်နိုင်ခြင်းမရှိပေ။ အမျိုးသားရာသီဥတုဝန်ဆောင်မှုမှ မကြာသေးမီက ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် စာရင်းအင်းများအရ အဆိုပါစနစ်များသည် အဆိုပါအခြေအနေများတွင် ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် အသံထွက်မှု ဆုံးရှုံးနေကြောင်းတွေ့ရသည်။ အသံကို တစ်ဝိုက်လုံး တူညီစွာထုတ်လွှင့်မှုကြောင့် ပြဿနာမှာ ပိုမိုဆိုးရွားလာပြီး လူအများစုသည် ၂ ကီလိုမီတာမှ ၃ ကီလိုမီတာအတွင်းသာ အသံကို ကြားနိုင်ကြသည်။ အဓိကပြဿနာကိုမမေ့ပါနှင့်- အများစုသည် နိုင်ငံတကာ အဆင့်မီ ဒစ်ဂျစ်တယ် သတိပေးစနစ်များနှင့် အလုပ်လုပ်နိုင်ခြင်းမရှိပေ။ အမေရိကန်ရှိ အရေးပေါ်အကူအညီပေးရေး တာဝန်ရှိသူများ၏ အကြိုတင်သတိပေးချက်များကို တုံ့ပြန်ရာတွင် နှစ်ဦးနှစ်ဖက် ကိုက်ညီမှုမရှိခြင်းသည် သူတို့၏ အဓိကပြဿနာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း အခြေအနေတစ်ရပ်က ပြသခဲ့သည်။

မြို့ပြနှင့် ဝေးလံသောနေရာများတွင် အသံစနစ်များ၏ ထိရောက်မှု

ခေတ်မှီ အသံစနစ်များသည် အက်ဒါပ်တစ်ဖရီကွင်စီ မော်ဒြူလေးရှင်းနှင့် ဦးတည်ချက်အလိုက် ထုတ်လွှင့်မှုများမှတစ်ဆင့် အားနည်းချက်များကို ကျော်လွှားနိုင်သည်။ မြို့ပြတွင် အသုံးပြုသည့်အခါတွင် လူထု၏ တုံ့ပြန်မှုအချိန်သည် ၄၁ ရာခိုင်နှုန်းအထိ မြန်ဆန်လာခဲ့သည် (ယူနိုက်တက်နိုင်ငံများရှိ သဘာဝဘေးအန္တရာယ်လျော့နည်းရေးရုံး၊ ၂၀၂၄)။ အောက်ပါအချက်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည်-

• နေရာအလိုက် ပစ်မှတ်ထားခြင်း : ၂၀ ဒီဂရီ ဘီမ်ဝိဒ်သည် အနည်းငယ်သာ အချက်ပြဆုံးရှုံးမှုဖြင့် ၅ ကီလိုမီတာအထိ အသိပေးချက်များရရှိပါသည်
• နိမ့်သော ကြိမ်နှုန်းဖြင့် ထိုးဖောက်နိုင်မှု : ၃၅၀–၄၅၀ ဟက်ဇ် အသံများသည် အိမ်ခြံများအတွင်းသို့ ၇၀၀–၁၂၀၀ ဟက်ဇ် ဆူညံသံများထက် ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းပိုမိုထိရောက်စွာ ဝင်ရောက်နိုင်ခြင်း
• ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ထားသော ခံနိုင်ရည်ရှိမှု : ၉၄ ရာခိုင်နှုန်းသော စမ်းသပ်မှုများတွင် ဆဲလ်လူလာ အသုံးပြုမှုမရှိသည့်အခါတွင်ပင် အကြားအသံ ချိတ်ဆက်မှုများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ခြင်း

ထို့ကြောင့် အသံစနစ်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်သော ကမ်းရိုးတန်းမြို့နယ်များ၏ ၇၈ ရာခိုင်နှုန်းသည် အမျိုးသားပေါ်လွင်ရေးအတွက် ၁၂၀ စက္ကန့် အသိပေးချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သော်လည်း အမွေအနှစ်ဆူညံသံများကို အားထားရသည့် ၂၂ ရာခိုင်နှုန်းသာ ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပါသည်

လက်တွေ့အသုံးချမှုများ- ကမ်းရိုးတန်းနှင့် ရေအောက် အသိပေးစနစ်များတွင် ကိစ္စလေ့လာမှုများ

၂၀၀၄ ခုနှစ် အိန္ဒိယသီချင်းငလျင်မှ သင်ခန်းစာများ- ရေအောက်ဘေးအန္တရာယ်များကို တုံ့ပြန်မှုများ တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန်

၂၀၀၄ ခုနှစ် အိန္ဒိယသမုဒြတွင် ဖြစ်ပွားခဲ့သည့် ဆူနာမီသည် ထိုအချိန်က ကျွန်ုပ်တို့မပြင်ဆင်ထားသည့်အခြေအနေကို ပြသခဲ့ပါသည်။ ကမ်းရိုးတန်းဒေသများသို့ ၅ မိနစ်ထက်နည်းသော သတိပေးချက်များ ရရှိခဲ့ပြီး လူသေဆုံးမှုများကို ကယ်တင်ရန် အချိန်မလုံလောက်ခဲ့ပါ။ ယနေ့ခေတ်တွင် အခြေအနေများ အများအားဖြင့် ပြောင်းလဲသွားခဲ့ပါသည်။ ရေအောက်ရှိ ဘူးများက သမုဒြအောက်ပိုင်းရှိ ဖိအားပြောင်းလဲမှုများကို စောင့်ကြည့်ပြီး ရေတွင် လှိုင်းများဖြင့် လွှဲပြောင်းသော ကုန်လာသည့် စီးသ်မစ်ဆိုင်နယ်များကို ဖမ်းယူပါသည်။ ဤခေတ်မီစနစ်များက မျက်နှာပြင်သို့ ၁၂ မှ ၁၈ မိနစ်ကြိုတင်သတိပေးနိုင်စွမ်းရှိပါသည်။ သုတေသနများအရ ဤအပိုအချိန်မှာ အမှန်တကယ် ကွာခြားမှုတစ်ခုဖြစ်ပေါ်စေသည်ဟု ဆိုပါသည်။ အသိုင်းအဝိုင်းများက ဤကြိုတင်သတိပေးချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ထွက်ပြေးကြပါက လူသေဆုံးမှုများကို ၃၄ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေသည်ဟု နှစ်များအတွင်းက ကမ္ဘာ့လုံခြုံရေးအစီရင်ခံစာများမှ ဖော်ပြထားပါသည်။

ဂျပန်နိုင်ငံ၏ ကမ်းရိုးတန်းအခြေခံအဆောက်အအုံများတွင် ဦးတည်ရာအသံစနစ်များ တပ်ဆင်ခြင်း

ဂျပန်နိုင်ငံ၏ ငလျင် အစောပိုင်း သတိပေးစနစ်သည် မြို့ပတ်ဝန်းကျင်၏ အသံညစ်ညမ်းမှုများကို ဖြတ်သန်းနိုင်ရန် အတိကျရှိသော ၃၀ ဒီဂရီ အတွင်း ဖုံးလွှမ်းနိုင်သည့် အသံလှိုင်းများ ထုတ်လွှင့်သည့် စနစ်ကို အသုံးပြုသည်။ ကွင်းဆင်းစမ်းသပ်မှုများအရ တိုင်ဖုန်းများ ဖြစ်ပေါ်နေစဉ် ၂ ကီလိုမီတာ အကွာအဝေးအတွင်း ၉၇% အသံကို ကြားနိုင်မှုရှိသည်ကို အတည်ပြုခဲ့ပြီး အများနှုန်း သီချင်းများကို ၆၄% သာ ရှိသည်။ အဆိုပါစနစ်များသည် အိုဆာကာနှင့် ယောကိုဟာမာမြို့များတွင် လူထု၏ တုံ့ပြန်မှုကို ၄၀% ပိုမိုမြန်ဆန်စေခဲ့သည် (၂၀၂၄ ဘေးအန္တရာယ်နည်းပညာ ဆန်းစစ်မှု)။

အောင်မြင်မှုကို တိုင်းတာခြင်း- လည်ပတ်နေသော စက်ကွန်ရက်များမှ စွမ်းဆောင်ရည် ညွှန်းကိန်းများ

လည်ပတ်နေသော အသံစက်ကွန်ရက်များသည် အဓိက စံချိန်သုံးခုကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်-

• ၉၂% တိကျမှု နောက်ခံအသံများမှ ငလျင်အန္တရာယ်များကို ခွဲခြားတွေ့ရှိခြင်းတွင်
• ၆၇% လျှော့ချမှု ၂၀၁၀ ခုနှစ်က စနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မှားယွင်းသော သတိပေးချက်များတွင်
• ၁၈ စက္ကန့် အလယ်အလတ် နှောင့်နှေးမှု ကမ်းရိုးတန်းဒေသများသို့ သတိပေးချက်များ ဖြန့်ဝေရာတွင်

အဆိုပါရလဒ်များသည် အသံစက်ကွန်ရက်များသည် ဘေးအန္တရာယ်များကို ခံနိုင်ရည်ရှိသော အခြေခံအဆောက်အအုံများ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် တည်ရှိနေပြီး အထူးသဖြင့် ISO 22327 အ emergency စီမံခန့်ခွဲမှု စံနှုန်းများကို လိုက်နာသောဒေသများတွင် ဖြစ်ပါသည်။

ဉာဏ်ရည်တုနှင့် အက်ဒေါပ်တိက် ကွန်ရက်များကို အသံစက် အစောပိုင်းသတိပေးစနစ်များတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်ခြင်း

တိကျသော အန္တရာယ်ကာကွယ်မှု ဖမ်းယူခြင်းနှင့် မှားယွင်းသော အချက်ပြမှုများ လျော့နည်းစေရန် AI မှ မောင်းနှင်ထားသော အချက်အလက် ပြုလုပ်ပေးခြင်း

ပြင်းထန်သော အသံများကို အတိအကျ ခန့်မှန်းနိုင်သည့် အသံလှိုင်းများကို ဖမ်းဆုပ်ပေးနိုင်သော သုတေသနရလဒ်များအရ ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် Ponemon က ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် အချက်အလက်များအရ သုံးနှုန်းမှုမှာ ၉၄.၇% အထိ ရှိပါသည်။ အဆိုပါ နည်းပညာသည် အန္တရာယ်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့ပါသည်။ အနှစ်များစွာကြာမြင့်စွာ စုဆောင်းထားသော ကမ္ဘာ၏ တင်းရင်းအချက်အလက်များနှင့် ရေနှင့် သက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များသည် ပုံမှန်အသံများနှင့် အန္တရာယ်ရှိသော အသံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စွမ်း တိုးတက်လာပါသည်။ ထို့ကြောင့် မလိုအပ်သော သတိပေးချက်များကို ၆၃% အထိ လျော့နည်းစေပါသည်။ အဆိုပါစနစ်များသည် ရေအောက်ရှိ ကိရိယာများမှ ရရှိသော အချက်အလက်များနှင့် မြေပြင်ပေါ်ရှိ ကိရိယာများမှ ရရှိသော အချက်အလက်များကို တစ်ပြိုင်နက် စုစည်းကာ ဆန်းစစ်ပေးသည့်အခါ ရေလှိုင်းနှင့် မီးတောင်ပေါက်ကွဲမှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ သတိပေးနိုင်ပါသည်။ အရင်က အန္တရာယ်ကို သတ်မှတ်ရာတွင် အသုံးပြုသော နည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အန္တရာယ်ကို ၂၂ စက္ကန့် ပိုမိုစောစီးစွာ သတိပေးနိုင်သော Neural Network နည်းပညာသည် အဆိုပါ သုတေသနရလဒ်များကို အထောက်အပံ့ပေးပါသည်။

စိတ်ပညာဉာဏ်ရည်နှင့် အတူ အသစ်ပြောင်းလဲနေသော ဘေးအန္တရာယ် အခြေအနေများတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြုခြင်း

လူသားများကဲ့သို့ စဉ်းစားသော AI စနစ်များသည် အရေးပေါ်အခြေအနေများ ဖြစ်ပေါ်လာသည့်အခါ အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သောအရာများကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ ဤစနစ်များသည် လက်ရှိဖြစ်ပေါ်နေသော အချက်အလက်များကို စုစည်းပေးပါသည်။ ဥပမာ- ရာသီဥတုအခြေအနေများ၊ ပျက်စီးနေသော အဆောက်အဦများ၊ တစ်ကွက်လျော့နည်းသော ဧရိယာများတွင် နေထိုင်သော လူဦးရေ စသည်ဖြင့် အဆိုပါဧရိယာများသို့ သတင်းစက်များကို ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် မြစ်ရေလျှံမှုကို ယူဆကြည့်ပါ။ စနစ်မှ ရေးကိရိယာများမှ တစ်ဆင့် ရေတိုက်ခိုက်မှုကို ဖမ်းမိပြီး လမ်းများကို ပိတ်ဆို့ထားသော နေရာများအပေါ် မတူညီသော သတိပေးချက်များကို ပို့ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ထို့ပြင် လူများသည် အရင်ကတည်းက ထွက်ခွာသွားပြီးဖြစ်သော နေရာများသို့ သတိပေးချက်များကို ရပ်တန့်နိုင်ပါသည်။ အခြေအနေအတိုင်းအတာကို ပြောင်းလဲနိုင်သော စွမ်းရည်သည် လူများကို စိတ်လှုပ်ရှားမှုမဖြစ်စေဘဲ အေးချမ်းစေရန် အကူအညီပေးပါသည်။ ထို့ပြင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်းများကို တစ်ချိန်တည်းတွင် အချက်အလက်များစွာဖြင့် မကုန်ခမ်းစေရန် သေချာစေပါသည်။

အသံပိုင်းဆိုင်ရာ သတိပေးချက်များကို ဖြန့်ဖြူးသည့် စနစ်တွင် လူသားများ၏ ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုနှင့် တိုးချဲ့နိုင်စွမ်း

အသံထောက်လှမ်းရေးစနစ်များသည် တစ်ချိန်တည်းမှာပင် အသံဒေတာစီးကြောင်းထောင်ချီကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပါသည်၊ တိကျစွာပြောရလျှင် ၁၄၀၀၀ခန့်ဖြစ်ပါသည်။ စနစ်များအများစုတွင် အလိုအတိုင်းအတာအများစုတွင် လူသားများက အလိုအလျောက်သတိပေးချက်များအပေါ်တွင် နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပေးသေးသည်။ ကွန်ပျူတာဖြင့် တွေ့ရှိမှုနှင့် လူသားများက လိုအပ်သည့်အခါတွင် ခလုတ်နှိပ်ခြင်းတို့ကို ရောစပ်ထားသော အချဉ်းစပ်ချဉ်းစပ်နိုင်သော နေရာများ သို့မဟုတ် အလွန်များပြားနေသောနေရာများတွင် အထူးအရေးကြီးပါသည်။ အစွန်အဖျားတွင်ရှိသော ကွန်ပျူတာများသည် တစ်နေရာရှိ ပိုကြီးမားသော ပျက်ကွက်မှုရှိနေသော်လည်း တစ်နေရာတွင် အလုပ်လုပ်နေသော အခြေအနေကို ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။ ဤအရာမှာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လိုအပ်သည့်နေရာတွင် ချမှတ်နိုင်စေပြီး စနစ်တစုံးကို တာဝန်ရှိသူတစ်ဦးက တာဝန်ယူထားသည်ကို တွေ့ရပါမည်။

မေးမြန်းမှုများ

သတိပေးချက်များအတွက် အသံထောက်လှမ်းရေးနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကကောင်းကျိုးများမှာ အဘယ်နည်း။

အသံထောက်လှမ်းရေးနည်းပညာများသည် ရောင်ခြည်နှင့် အမှိုက်များကိုပင် ဖြတ်သန်း၍ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ၊ ပိုမိုတိကျစွာ သတိပေးချက်များပေးခြင်းဖြင့် စောစီးသောသတိပေးစနစ်များကို တိုးတက်စေပါသည်။

အသံလှိုင်းစနစ်များ၏ တိကျမှုနှင့် အစောပိုင်းကြိုတင်သတိပေးသည့် နည်းလမ်းများ၏ တိကျမှုတို့ကို နှိုင်းယှဉ်ပါက အဘယ်မျှ တိကျပါသနည်း

အသံလှိုင်းစနစ်များသည် AI နှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုပါက တိကျမှု ၉၈% အထိ ရရှိနိုင်ပြီး အသံများဖြင့် သတိပေးသည့် အစောပိုင်းကာလက နည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၇၂% သာ ရရှိသော နည်းလမ်းများကို ကျော်လွန်သည်။

အသံလှိုင်းကွန်ရက်များကို ပတ်ဝန်းကျင်အမျိုးအစားအားလုံးတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား

ဟုတ်ပါသည်၊ အသံလှိုင်းစနစ်များသည် မြို့ပြနှင့် ဝေးလံသော နေရာများတွင် အသုံးပြုနိုင်ပြီး အစောပိုင်းကာလက စနစ်များကို ကျော်လွန်သော စမ်းသပ်မှုများတွင် ပိုမိုထိရောက်မှုရှိပါသည်။

အသံလှိုင်းအကူအညီဖြင့် အစောပိုင်းကြိုတင်သတိပေးသည့် စနစ်များတွင် AI က အဘယ်သို့အခန်းကဏ္ဍများ ပါဝင်ပါသနည်း

AI သည် အန္တရာယ်ကို တိကျစွာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း၊ မှားယွင်းသော သတိပေးချက်များကို လျော့နည်းစေခြင်းနှင့် အက်ဒေပ်တစ် ဆိုင်နယ်ပရိုဆက်ဆီးခြင်းနှင့် ကိုဂျွနစ် အိန္တေလိဂျင့်စီ စနစ်များကို အသုံးပြု၍ ပတ်ဝန်းကျင်ပြောင်းလဲမှုများကို ချိန်ရွယ်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိုးတက်စေပါသည်။