群体智能（SI）通过协调去中心化系统——例如无人机、机器人或软件代理——在没有中心控制的情况下协同执行任务，从而应用于自然灾害应对。这些系统模仿自然界中的行为，例如蚂蚁群或鸟群，以解决搜索救援、资源分配或环境测绘等复杂问题。例如，无人机群可以高效地覆盖大面积灾区，共享实时数据以定位幸存者或评估结构损坏。这种方法很有价值，因为灾害常常破坏通信基础设施，导致中心化系统不可靠。
一个关键应用是使用自主无人机群进行搜索救援行动。配备摄像头、热传感器或 LiDAR 的无人机可以扫描地形、识别热信号或检测移动。通过共享位置数据并动态调整其飞行路径（例如，使用受蚂蚁群优化启发的算法），它们可以避免重复覆盖并优先处理高风险区域。在 2021 年海地地震期间，研究人员测试了无人机群来绘制倒塌建筑的地图，使救援人员能够更快地分配资源。类似地，地面机器人群可以穿过瓦砾，使用振动或气体传感器定位被困人员，同时通过去中心化避碰协议避开危险区域。
挑战包括确保在不可预测环境中的鲁棒性并最小化通信开销。例如，诸如粒子群优化（PSO）之类的群体智能算法有助于平衡探索（搜索新区域）和利用（聚焦于高概率区域），但天气或信号干扰等现实世界因素需要冗余。开发者通常使用 ROS（机器人操作系统）等框架模拟这些场景以测试群体协调。虽然前景光明，但群体智能系统必须解决能源限制、传感器精度以及与人类团队的互操作性。通过专注于轻量级算法和边缘计算，开发者可以创建可扩展的解决方案，以适应灾害情景中固有的混乱。