شاید هیچگاه نتوانیم جلوی طوفان یا زمین لرزه و این قبیل حوادث را بگیریم اما هشدارهای اولیه و مدیریت موثر در برابر بلایای طبیعی دست کم می‌تواند به کاهش ویرانی و حفظ جان تعداد بیشتری از انسان‌ها کمک کند. اینترنت اشیاء مفهوم تازه‌ای نیست. از سال‌ها قبل، سازمان‌های مختلف داده‌های زیست محیطی را برای الگوبرداری، پیش‌بینی و پاسخ به سوانح طبیعی گردآوری می‌کنند تا راه‌حل‌هایی برای کنترل و مدیریت بهتر بلایا بیابند و مدیریت بحران را تسهیل کنند. در حال حاضر سنسورهای کم هزینه، شبکه‌های دوربرد و هوش مصنوعی در جهان وجود دارند که می‌توانند به ما در اصلاح مدل‌های پیش‌بینی و مدیریت حوادث طبیعی در هر مرحله بهتر کمک کنند. به همین خاطر، فناوری اینترنت اشیاء در حال حاضر به بخش بزرگی از استراتژی‌های مدیریت بحران بسیاری از کشورها تبدیل شده است. هر تصوری درباره‌ی سایر کاربردهای اینترنت اشیاء داشته باشید باید گفت که این فناوری قصد دارد در آینده جان زیادی از انسان‌ها را نجات دهد.
استفاده از داده‌های اینترنت اشیاء برای پیش بینی بلایا و حوادث
سال‌های سال است که از سنسورهایی مانند دماسنج‌ها، فشارسنج‌ها، آنمومترها و غیره برای سنجش وضعیت آب و هوا استفاده می‌شود اما مانند سایر فناوری‌های IoT، شبکه بسیار کوچکتر، ارزان‌تر و بهتری دارند. با قرار دادن استراتژیک شبکه‌های سنسور در نقاط کلیدی مانند اطراف دریای کارائیب (جایی که بسیاری از طوفان‌ها شکل می‌گیرند) یا در جنگل‌های مستعد آتش‌سوزی، می‌توانیم از داده‌های به روز برای بررسی وضعیت نقاط محلی در حین حوادث استفاده کنیم. این داده‌ها می‌توانند از مدل‌های پیش‌بینی (مبتنی بر هوش مصنوعی) تغذیه شده و برای دادن هشدارهای اولیه در مورد بلایای احتمالی استفاده شوند. این امر از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است چرا که می‌تواند به افراد مناطق مختلف کمک کند بدانند چه موقع باید مراحل آماده‌سازی یا تخلیه را شروع کنند. دست کم این کار می‌تواند هزینه‌ی تلفات جانی را کاهش دهد.
حتی رویدادهایی مانند سیل، رانش زمین و حتی زمین لرزه که به سختی قابل پیش بینی هستند نیز می‌توانند از این مزیت بهره مند شود زیرا در اختیار داشتن داده‌های سنسور باعث می‌شود افراد چند ساعت یا چند دقیقه قبل از حادثه هشدارها را دریافت کنند. برای مثال، شهرهایی مانند ریو دوژانیرو و بوئنوس آیرس در حال حاضر دارای سیستم‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء هستند که به پیش‌بینی حوادث احتمالی آب و هوایی کمک می‌کنند و پروژه‌هایی مانند ShakeAlert در کالیفرنیا و SkyAlert در مکزیک نیز زمین لرزه‌ها را شناسایی کرده و اعلان‌های فوری به ساکنان می‌دهند. چنین پروژه‌هایی به ساکنان مناطق کمک می‌کند قبل از شروع لرزه‌ها، خود را به جایی امن برسانند.
وصل شدن به مناطق فاجعه و گرفتن اطلاعات
در هنگام بروز فاجعه، مناطقی که بیشترین نیاز به کمک را دارند معمولاً مناطقی هستند که اطلاعات کمتری درباره‌ی آنها در دسترس هست زیرا بیشتر مواقع به علت تخریب زیرساختهای ارتباطی و حمل و نقل، برقراری ارتباط با مناطق قطع و دریافت اطلاعات سخت می‌شود. با این حال، قرار گرفتن دستگاه‌های IoT در اطراف منطقه می‌تواند یک شبکه دست نخورده فراهم کند که داده های سنسور را ارسال کرده و برخی از قابلیت‌های ارتباطی را حفظ کند. Project OWL این مفهوم را در سال 2019 در پورتوریکو به کار گرفت و آزمایش کرد. آزمایش‌ها نشان داد که یک شبکه توری LoRaWAN / Wi-Fi را می‌توان با قرار دادن دستگاه‌ها در درختان یا حتی رها کردن آنها به وسیله‌ی هواپیماهای بدون سرنشین پس از یک فاجعه به کار انداخت.
داده‌هایی که از مناطق آسیب دیده جمع آوری شده و انتقال داده می‌شوند بسیار با ارزش هستند؛ چرا که می‌توان از آنها برای هدایت اقدامات امدادی، ارائه اطلاعات حیاتی یا حتی ارسال پاسخ‌های چت بات به افرادی که به دنبال راهنمایی درباره محل مراجعه یا در مورد وضعیت هستند مورد استفاده قرار گیرد. توانایی گرفتن تصمیماتی مناسب در یک وضعیت بحرانی باعث نجات جان انسان‌ها می‌شود و سنسورهای IoT با در اختیار قرار دادن داده‌های ارزشمند در دست افرادی که به آن احتیاج دارند کمک بزرگی برای ساکنان و نهادها هستند. شما می‌توانید بهترین مسیرهای تخلیه را پیدا کنید، مدل‌های دوقلوی دیجیتالی ساختمان‌ها را برای تیم‌های نجات بسازید و یا حتی از علائم اضطراری برای راهنمایی مردم برای خروج ایمن در هنگام آتش سوزی استفاده کنید. فقط سنسورها نیستند که از این داده‌ها تغذیه می‌کنند بلکه هواپیماهای بدون سرنشین نیز در حال حاضر برای عملیات‌هایی مانند نقشه برداری پس از زلزله در اندونزی و نظارت بر آتش سوزی (و جنگ) در کالیفرنیا استفاده شده و سنسورها به طور فزاینده‌ای در تیرهای چراغ برق، پل‌ها و سایر قطعات ثابت زیرساخت‌ها تعبیه می‌شوند.
هوش مصنوعی و کمک به کاهش تلفات حوادث طبیعی
زمینه رو به رشد تجزیه و تحلیل داده‌های حاصل از فاجعه می‌تواند تا حدودی به رفع بلایا کمک کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند شبکه‌های اجتماعی مانند فیس بوک و توییتر را با تحلیل پست‌ها و داده‌های جغرافیایی رصد کند و بدین طریق مناطقی که نیاز به رسیدگی فوری دارند را پیدا کرده و نوع نیازهای مختلف افراد را شناسایی کند.
با استفاده از داده‌های حاصل از حسگرها و هواپیماهای بدون سرنشین و گزارشات محلی و اطلاعات مربوط به سرشماری، هوش مصنوعی می‌تواند در رده بندی درمانی و اعزام افراد بسیار کارآمدتر عمل کند. به عنوان مثال، در صورت وقوع سیل AI می‌تواند مکان‌هایی که بیش از همه در معرض خطر قرار دارند و بیشتر از سایر مناطق به تخلیه فوری و خروج افراد مسن و خانواده‌های دارای فرزند نیاز دارند را شناسایی کرده و همچنین با کمک آن می‌توان به دقت پیش‌بینی کرد که برای خروج موفق افراد از منطقه خطر چه مقدار منابع نیاز خواهد بود. گذشته از آن، یک هوش مصنوعی خوب می‌تواند اطلاعات به روز و فوری در مورد سیلاب در اختیار افراد قرار دهد و بر شبکه‌های اجتماعی برای دریافت اخبار مربوط به تلاش‌های تخلیه و چت‌بات‌ها برای کسب اطلاعات و استراتژی‌های به روز و موارد دیگر نظارت کند.
نصب سیستم‌ها در محل
همانند بسیاری از انقلاب‌های اینترنت اشیاء، این کار هم به هزینه نصب و هم هزینه‌های نگهداری و به روزرسانی مداوم نیاز دارد. در بسیاری مناطق، نصب سنسورها در ساختمان‌ها، تیر چراغ برق، پل‌ها و حتی لوله‌های فاضلاب در حال پیشرفت هستند و ممکن است بتوانند داده‌های مهم زیادی را ارائه دهند. حتی فقط دسترسی هوش مصنوعی اختصاصی به داده‌هایی که در حال حاضر در اختیار داریم می‌تواند کمک بزرگی باشد. برخی از تجهیزات تخصصی مانند سنسورهای مایکروویو برای زلزله و یا بسته‌های محیطی برای نظارت بر آتش سوزی جنگل نیاز به کار بیشتر دارند اما با صرف هزینه و سرمایه‌گذاری، فضای زیادی برای کار بیشتر وجود دارد. کشورها با سرمایه‌گذاری بزرگ روی اینترنت اشیاء می‌توانند امیدوار باشند با دریافت اخطارهای اولیه برای مواردی مانند زلزله، سونامی و سیل و از این دست حوادث، هزینه‌های انسانی و مالی بلایای طبیعی را کاهش دهند.
