Trí tuệ nhân tạo (AI) vượt trội trong việc phân tích dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả. Mặc dù những lợi thế đó áp dụng cho hầu hết mọi ngành, nhưng môi trường làm việc có rủi ro cao có thể được hưởng lợi nhiều nhất từ chúng. Phản ứng Hazmat là một trong những trường hợp sử dụng thích hợp nhưng đầy hứa hẹn cho công nghệ này.   Phản ứng Hazmat là gì?  Phản ứng nguy hiểm đề cập đến việc quản lý các sự cố liên quan đến vật liệu nguy hiểm. OSHA công nhận  , tất cả đều yêu cầu quy trình xử lý, lưu trữ và ứng phó khẩn cấp thích hợp. Mặc dù ngăn ngừa tai nạn bằng những vật liệu này là tốt nhất nhưng doanh nghiệp phải có kế hoạch chính thức để giải quyết các sự cố an toàn nếu chúng phát sinh.   hơn 130 loại hóa chất này  Các kế hoạch ứng phó này thường tuân theo tám bước:  Quản lý trang web  Nhận dạng mối nguy hiểm  Đánh giá rủi ro  Thiết bị bảo hộ  Quản lý thông tin  Triển khai kế hoạch hành động  Khử nhiễm  Đánh giá sau sự cố  Mỗi bước này trông như thế nào sẽ khác nhau giữa các sự cố. Trong mọi trường hợp, các tổ chức phải giải quyết từng vấn đề một cách cẩn thận nhưng nhanh chóng để giảm thiểu thiệt hại cho thiết bị và bảo vệ những người ở gần đó. Mặc dù việc đó thường thuộc về các chuyên gia con người nhưng AI mang lại những cải tiến cần thiết cho toàn bộ quy trình.   AI cải thiện phản ứng nguy hiểm như thế nào  Việc sử dụng AI trong phản ứng nguy hiểm là một phương pháp tương đối mới nhưng nó có một số ứng dụng đầy hứa hẹn. Dưới đây là một số cách quan trọng nhất mà AI có thể cải thiện lĩnh vực này.   1. Lưu giữ hồ sơ tự động  Khả năng ứng phó với chất nguy hiểm của AI bắt đầu trước khi xảy ra sự cố. Chỉ có thể thực hiện được kế hoạch dọn dẹp có hiểu biết khi lưu giữ hồ sơ kỹ lưỡng - AI đảm bảo tài liệu này được cập nhật và chính xác.  EPA yêu cầu báo cáo hàng năm đối với bất kỳ cơ sở lưu trữ nào  của một hóa chất nguy hiểm. Tuy nhiên, việc duy trì các hồ sơ chi tiết này theo cách thủ công sẽ tạo ra nhiều sai sót đáng kể. AI có thể tự động hóa việc nhập và tổ chức dữ liệu cần thiết để đảm bảo các báo cáo này không có sai sót và được chuyển đến cơ quan chức năng đúng thời hạn.   10.000 bảng trở lên  Việc lưu giữ hồ sơ tự động rất quan trọng ngoài việc báo cáo theo quy định. AI có thể tự động điều chỉnh tài liệu khi mức lưu trữ hoặc điều kiện thay đổi để người ứng cứu khẩn cấp có thông tin cập nhật nhất có thể khi xảy ra tai nạn. Tương tự, AI có thể thu thập dữ liệu từ khắp tổ chức để cung cấp bản ghi toàn diện, dễ truy cập và đọc hơn.  2. Cảnh báo tự động  Khi xảy ra sự cố nguy hiểm, AI sẽ cho phép phản hồi nhanh hơn. Các mô hình học máy có thể phân tích dữ liệu Internet of Things (IoT) để phát hiện rò rỉ, tràn và các mối nguy hiểm khác trong thời gian thực. Sau đó, họ có thể cảnh báo các bên liên quan giống như cách các giải pháp giám sát bảo mật thực hiện khi xảy ra vi phạm dữ liệu.  Vì AI có thể phản hồi theo thời gian thực nên nó giảm thiểu thời gian phản hồi khẩn cấp ngay cả khi tình trạng thiếu lao động hạn chế số lượng nhân viên sẵn có. Tương tự, AI ở phía bên phản hồi có thể thực hiện các cuộc gọi để đảm bảo chỉ những trường hợp khẩn cấp thực sự mới được chuyển đến trung tâm cuộc gọi, giúp họ có thêm thời gian và nguồn lực để phản ứng phù hợp. Một số cơ sở đã sử dụng AI để quản lý  , làm nổi bật tiềm năng này.   36%-40% cuộc gọi của họ  Khi việc nhận biết và thông báo một sự cố mất ít thời gian hơn, các tổ chức có thể ngăn chặn sự cố trước khi nó gây ra nhiều thiệt hại. Tốc độ này sẽ càng trở nên có giá trị hơn khi tình trạng thiếu lao động ngày càng gia tăng.  3. Nhận dạng mối nguy hiểm  AI cũng có thể giúp những người ứng phó với chất độc hại xác định vật liệu nhanh hơn và chính xác hơn. Các nhà sản xuất tạo ra khoảng  hàng năm, cung cấp quá đủ bối cảnh để tìm hiểu các tài liệu khác nhau trông như thế nào trong các tình huống khác nhau. Thị giác máy hoặc các giải pháp tương tự sau đó có thể phân loại các mối nguy hiểm theo thời gian thực để có phản hồi sáng suốt hơn.   1.800 petabyte dữ liệu  Con người có thể không thể xác định được chất độc hại bằng mắt, cần phải thử nghiệm để xác định thành phần của chúng nếu không có tài liệu. AI có thể thực hiện các bài kiểm tra tương tự bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến cùng với thông số thị giác của máy. Vì AI có thể thực hiện phân tích này nhanh hơn và chính xác hơn nên tính năng tự động hóa này cho phép các nhóm phản hồi phù hợp trong thời gian ngắn hơn.  Khi AI đã xác định được vật liệu, nó sẽ trở nên rõ ràng về cách làm sạch vật liệu đó một cách an toàn. Đưa ra quyết định đó trong thời gian tối thiểu thường là chìa khóa để bảo vệ sức khỏe của nhân viên, đặc biệt là sức khỏe của những người ứng cứu khẩn cấp.  4. Tự động hóa vật lý  Trong một số trường hợp, AI thậm chí có thể tự động hóa các tác vụ phản hồi vật lý. Dọn dẹp vết tràn hóa chất là công việc nguy hiểm. Do đó, thay vào đó, việc sử dụng robot để tiếp cận các vùng nguy hiểm là điều hợp lý và AI làm cho những cỗ máy này trở nên đáng tin cậy hơn.  Thị giác máy và phân tích cảm biến thời gian thực cho phép robot xác định các mối nguy hiểm trong khi người vận hành luôn giữ khoảng cách an toàn. Máy bay không người lái được trang bị AI đã phát hiện một lượng nhỏ chất phóng xạ  trong một số cuộc biểu tình. Những cải tiến như thế này đảm bảo người ứng phó có thể xử lý tình huống mà không gây nguy hiểm cho bản thân.   từ xa hàng trăm mét  Khi công nghệ robot tiến bộ, robot được hỗ trợ bởi AI cũng có thể làm sạch và ngăn chặn sự cố tràn hóa chất. Khi phương pháp này trở thành xu hướng phổ biến, các sự cố nguy hiểm sẽ gây ra ít thiệt hại hơn nhiều.  5. Ngăn chặn sự cố trong tương lai  AI cũng cải thiện bước cuối cùng trong phản ứng nguy hiểm. Nhiều tổ chức rồi  bằng cách nêu bật những điểm kém hiệu quả và đề xuất các giải pháp thay thế. Khái niệm tương tự có thể mang lại sự tối ưu hóa liên tục trong các kế hoạch ứng phó sự cố nguy hiểm.   sử dụng AI để hợp lý hóa chuỗi cung ứng  Theo thời gian, các doanh nghiệp sẽ tích lũy dữ liệu về các vụ tai nạn nguy hiểm trong quá khứ. Các giải pháp phân tích dự đoán có thể phân tích các bộ dữ liệu này để tìm ra xu hướng, chẳng hạn như các lỗi thường gặp hoặc nguyên nhân phổ biến của những sự cố này. Người quản lý an toàn có thể sử dụng những hiểu biết sâu sắc này để tinh chỉnh hoạt động của mình nhằm ngăn chặn các tình huống tương tự trong tương lai.  Các mô hình AI càng thu được nhiều dữ liệu về chủ đề này thì chúng càng trở nên chính xác hơn. Do đó, các phản ứng nguy hiểm có thể ngày càng đáng tin cậy theo thời gian.  AI cung cấp hỗ trợ quan trọng cho ứng phó khẩn cấp  Phản ứng Hazmat có thể không phải là ứng dụng AI quyến rũ nhất, nhưng nó là một ứng dụng quan trọng. Tốc độ và độ chính xác của AI đảm bảo doanh nghiệp có thể ngăn ngừa nhiều tai nạn hóa chất và giảm thiểu thiệt hại trong các sự cố xảy ra.  Ứng phó khẩn cấp ngày càng trở nên quan trọng khi hoạt động của chuỗi cung ứng tăng tốc nhưng thách thức về lực lượng lao động lại gia tăng. Tự động hóa thông qua AI là câu trả lời lý tưởng. Khi nhiều tổ chức nắm bắt cơ hội này, công nghệ này có thể định hình lại sức khỏe và an toàn công nghiệp.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cyber Threats

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Data Security

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Hacking

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Media

Portfolio

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Data Security

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cyber Threats

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Media

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Hacking

What Is FraudGPT?

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Make resilience your competitive advantage

Vai trò của AI trong Phản ứng Hazmat

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

184 Stories To Learn About Psychology

128 Stories To Learn About Charles Dickens

240 Stories To Learn About Astounding Stories

72 Stories To Learn About Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

128 Stories To Learn About Charles Dickens

240 Stories To Learn About Astounding Stories

72 Stories To Learn About Adam Smith

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps