или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Искусственный интеллект из Шотландского университета предвидит наводнения

schedule 04.01.2018 в 08:26 link University of Dundee Шотландия
По мере того, как быстро происходит изменение климата, прибрежные районы во всем мире сталкиваются с проблемой повышения уровня моря. Объединив инструменты, такие как искусственный интеллект, социальные сети и приложения для краудсорсинга, исследователи считают, что они могут помочь людям подготовиться заранее к разрушительным стихийным бедствиям. Группа ученых и инженеров из Шотландского Университета Данди недавно продемонстрировала, как ИИ может использоваться для мониторинга наводнений, - сообщает Robotics.ua



Простые средства для решения важной проблемы

Команда приступила к разработке ранней системы обнаружения наводнений, начиная с компьютерной модели городской геологической структуры с высоким разрешением. Для надежности исследователи должны были проверить результаты модели против фактических данных, полученных на земле. Ведущий исследователь Роджер Ван и его команда потратили на данную работу около 3 месяцев.

Спутниковое дистанционное зондирование является дорогостоящим и слишком часто подвергается техническим проблемам в городских районах, в то время как наземные сенсорные сети очень сложны в установке и обслуживании. Даже самый распространенный метод – опросы свидетелей, проводимые государственным персоналом, не дает надлежащей информации.

Ван и его коллеги нашли альтернативу в Twitter и MyCoast – приложении для краудсорсинга, которое собирает данные о прибрежных условиях, таких как эрозия и приливы. Сканируя Twitter на ключевые слова: «наводнение», «плотина» и «дамба», команда может идентифицировать событие, подобное потопу. Затем, используя систему ИИ, называемую «обработка естественного языка (NLP)», они могут сортировать эти события по таким факторам, как серьезность и местоположение.

«Сообщение в Twitter может быть очень информативным», - сказал Ван. - «Оно может содержать информацию о месте наводнения, глубине воды, степени наводнения и оценке ущерба. Что еще более важно, у него есть потенциал для предоставления данных с высоким разрешением. Эти данные могут быть точными, если пользователь включает название улицы и номер здания».

«Без ИИ в данных было бы много неразберихи, поскольку многие твиты с ключевыми словами могут быть неактуальными. NLP помогла им определить местоположения пользователей Twitter, в то время как компьютерное зрение дифференцировало фотографии наводнения от других фотографий без него».

Ван и его команда продемонстрировали, что твиты, связанные с наводнением, коррелируют с более высокими уровнями осадков, а краудсорсированные данные тесно связаны с фактическими закрытиями дорог. Они считают, что такой инструмент, как Twitter, лучше подходит для крупномасштабного мониторинга, в то время как приложение, подобное MyCoast, предоставляет ценную информацию в меньших масштабах. С помощью этих инструментов они надеются помочь населению быть активным, когда дело доходит до потенциальных угроз.

Читайте также: Искусственный интеллект Microsoft предсказывает погоду. 

По информации robotics.ua, система не идеальна. Программа компьютерного зрения имеет точность всего 70 процентов, хотя они продолжают тренировать ее на фотографиях из MyCoast. Исследователи планируют обновить свою модель с помощью физики и геологии, позволяющих прогнозировать развитие стихийных бедствий.

Комментарии: