[论文解读] Research Agenda in Intelligent Infrastructure to Enhance Disaster Management, Community Resilience and Public Safety

Michael Dunaway, Robin R. Murphy+3 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2017

Disaster Management and Resilience被引用 4

一句话总结

本文提出了一项智能基础设施的综合研究议程——通过物联网、实时数据和人工智能，提升灾害管理、社区韧性与公共安全。通过整合自然系统、建造系统、社会系统与信息系统，实现主动的风险缓解、应急响应的改进以及通过数据驱动决策与韧性系统设计实现长期社会稳定性。

ABSTRACT

Modern societies can be understood as the intersection of four interdependent systems: (1) the natural environment of geography, climate and weather; (2) the built environment of cities, engineered systems, and physical infrastructure; (3) the social environment of human populations, communities and socio-economic activities; and (4) an information ecosystem that overlays the other three domains and provides the means for understanding, interacting with, and managing the relationships between the natural, built, and human environments. As the nation and its communities become more connected, networked and technologically sophisticated, new challenges and opportunities arise that demand a rethinking of current approaches to public safety and emergency management. Addressing the current and future challenges requires an equally sophisticated program of research, technology development, and strategic planning. The design and integration of intelligent infrastructure-including embedded sensors, the Internet of Things (IoT), advanced wireless information technologies, real-time data capture and analysis, and machine-learning-based decision support-holds the potential to greatly enhance public safety, emergency management, disaster recovery, and overall community resilience, while addressing new and emerging threats to public safety and security. Ultimately, the objective of this program of research and development is to save lives, reduce risk and disaster impacts, permit efficient use of material and social resources, and protect quality of life and economic stability across entire regions.

研究动机与目标

• 应对由于社会连通性增加和技术复杂性提升而带来的公共安全与应急管理挑战。
• 制定一项协调一致的智能基础设施研究与技术发展计划，整合物理系统、社会系统与信息系统。
• 通过实现实时态势感知与对灾害的自适应响应，提升社区韧性。
• 通过先进的数据分析与决策支持系统，减轻灾害影响，保护经济稳定与生活质量。

提出的方法

• 整合四大相互关联的系统：自然环境、建造环境、社会环境与信息系统生态。
• 部署嵌入式传感器与物联网设备，实现对基础设施与社区的持续实时数据采集。
• 利用先进的无线技术与机器学习，实现对实时数据的分析与预测建模。
• 开发决策支持系统，为应急管理人员与政策制定者提供可操作的洞察。
• 设计具备自适应能力的基础设施，以动态响应灾害条件的变化。
• 促进计算、社会科学、工程与公共政策等跨学科合作，确保系统鲁棒性与社会契合度。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计智能基础设施系统，以实现对自然、建造、社会与信息领域的数据整合与分析？
• RQ2 需要哪些技术和社交框架，以确保灾害期间的实时态势感知？
• RQ3 机器学习与数据分析如何提升应急响应与恢复行动中的决策能力？
• RQ4 需要哪些治理与伦理模式，以确保智能基础设施部署中的公众信任与公平可及性？
• RQ5 如何与社区共同设计韧性基础设施，以增强长期灾害准备能力？

主要发现

• 智能基础设施有望通过实现更快、更明智的应急响应，显著提升公共安全。
• 物联网与传感器网络的实时数据整合，可增强态势感知，并支持主动的风险缓解。
• 基于机器学习的决策支持系统可缩短响应时间，改善资源分配。
• 统一物理系统、社会系统与信息系统的整体方法，可提升社区韧性。
• 在智能基础设施领域开展战略性研究与开发，对于应对新兴威胁并确保长期社会稳定性至关重要。