Лента TH Новости Искусственный интеллект



Искусственный интеллект на страже погоды

∴ 137

Искусственный интеллект следит за тобой, и делает это из лучших побуждений.

1152

Исследователи из Университета Данди объединили Twitter и науку о гражданской обороне с новейшей системой искусственного интеллекта. Полученная химера способна предсказывать наводнения.

Доктор Роджер Ван и его коллеги из Школы науки и техники Университета Данди показали новую платформу ИИ. Новый агент извлекает данные из Твиттера и сенсоров смартфонов. На основе информации система сигнализирует о готовящемся наводнении.

Это не первый случай контроля глобальных явлений. Ученые уже разработали систему, способную справиться с глобальным потеплением.

Наводнение в городе трудно контролировать из-за сложностей в сборе и обработке данных. Команда Данди попыталась решить эту проблему, изучив, как можно использовать ИИ для поиска полезных данных, которые предоставляют пользователи.

Ученые обнаружили, что социальные медиа и краудсорсинг можно использовать для дополнения классических данных. Применяя эти методы в тематических исследованиях, ученые обнаружили, что ИИ может играть ключевую роль в будущих системах предупреждения и мониторинга наводнений.

Более того, схожие методы применяются в отслеживании обыденного ухудшения погоды, по анализу снимков со спутников.

Уровень моря растет в среднем на 3,4 мм в год за последнее десятилетие. Сегодняшние экстремальные ситуации станут обыденные в будущем, поэтому прибрежные города и страны должны принять надлежащие меры защиты. Мы особенно обеспокоены увеличением числа так называемых солнечных затоплений. Это затопления, которые происходят при отсутствии каких-либо экстремальных погодных явлений из-за того, резко повышается уровень моря. Да, существуют различные системы мониторинга. Удаленные спутниковые датчики, локальная сеть, показания свидетелей и страховые отчеты. Но у каждой системы есть недостатки. Поэтому мы были вынуждены думать нестандартно. Одна из рабочих идей – использовать Twitter. Твиты могут быть очень информативными с точки зрения данных о наводнении. Мы использовали несколько фильтров на основе ключевых слов. Собранную информацию подвергали анализу, чтобы узнать больше о серьезности бедствия, местоположении и другой информации. Нейронные сети были применены к данным, собранным от MyCoast, приложение для краудсорсинга (сбора больших данных), чтобы автоматически идентифицировать наводнения из изображений и отзывов, которые публикуют пользователи. Мы обнаружили, что эти подходы к мониторингу наводнений могут дополнить существующие системы сбора данных и демонстрируют большие перспективы для улучшения мониторинга и предупреждения новых бед в будущем.Доктор Роджер Ван, глава исследования.

Данные Twitter были собраны в течение одного месяца в 2015 года. Ключевыми словами стали: «наводнение», «потоп», «плотины» и «дамбы». За это время было проанализировано более 7500 твитов.

MyCoast – это система, используемая рядом природоохранных агентств для сбора данных из области «гражданской обороны». О различных прибрежных опасностях, инцидентах, проишествиях. В настоящее время система содержит более 6000 фотографий наводнений. Все они были собраны через мобильное приложение.

Информация была проверена искусственным интеллектом и сопоставлена с данными об осадках и отчетами, о перекрытии дорог. Было показано, что твиты, связанные с наводнениями, коррелируют с уровнями осадков, в то время как данные краудсорсинга тесно связаны с отчетами о перекрытии дорог.

Исследователи полагают, что такой инструмент, как Twitter, крайне полезен для крупномасштабного недорогого мониторинга, а краудсорсированные данные предоставляют богатую и настраиваемую информацию.

Методы компьютерного интеллекта требуют дальнейшей доработки, чтобы улучшить распознавание ситуаций наводнения, а не стандартных приливов, или других изображений воды. Мы достигли точки 70% точности, и используем тысячи изображений, доступных на MyCoast, для дальнейшего улучшения ПО. Объединив инструменты можно контролировать распространение воды в городах, улучшить модели прогнозирования и системы раннего предупреждения, чтобы помочь жителям и властям подготовиться к предстоящему наводнению. Объединив социальные медиа, гражданскую науку и искусственный интеллект, мы надеемся получить точные прогнозы и заблаговременно предупреждать жителей.Доктор Роджер Ван, глава исследования.

Филипп Дончев