Останнє співробітництво між Консорціумом з відновлення Тоскани Північ та кафедрою земельних наук Університету Пізи зробило значні кроки у прогнозуванні водоспадів в потоках та річках. Партнерство акцентувало увагу на використанні передових технік машинного навчання для покращення прогнозування повеней, особливо для швидких штормових потоків, які можуть швидко призвести до затоплення.
Президент Консорціуму описав, як штучний інтелект (ШІ) обробляє дані опадів з величезної мережі опадомірів, а не тільки тих, які знаходяться поблизу водних потоків, для розрахунку ймовірних сценаріїв руху води. Цей інноваційний підхід переходить від теорії до практичного застосування, управляючи великими територіальними даними та ефективно забезпечуючи захист ґрунту від раптових змін водостоку, які поглиблюються внаслідок змін клімату. ШІ тепер дозволяє прогнозувати пікові потопи за шість годин наперед.
Дослідницька угода була запроваджена на трьох водотоках: Фреддана, Версілія та Каррйоне, а також на озері Массачуччолі. Науковий керівник кафедри професор Моніка Біні заявила, що ШІ-система також успішно працює під час сильних та концентрованих явищ, які стають все більше поширеними через глобальне потепління і відомі своєю складністю для прогнозування.
Марко Луппікіні, який провів аналізи особисто, підкреслив практичні переваги моделей машинного навчання. На відміну від фізичних моделей, які часто вимагають отримання важкодоступних даних та можуть давати неточні результати у випадку неправильно обчислених вхідних даних, моделі машинного навчання залежать від доступних даних. Проблеми, які раніше виникали з фізичними моделями, такі як неточні кількісні характеристики водопроникнення через карстову систему у Версілії, в значній мірі були подолані завдяки використанню моделей машинного навчання.
Пов’язані питання та відповіді:
1. Як ШІ поліпшує прогнозування повені?
ШІ поліпшує прогнозування повені, обробляючи дані опадів з широкої мережі опадомірів та використовуючи машинне навчання для розрахунку ймовірних сценаріїв руху води в потоках та річках. Це дозволяє прогнозувати пікові потопи за шість годин наперед, що є критичним для запровадження своєчасних евакуаційних та надзвичайних заходів.
2. Чому моделі машинного навчання вважаються перевагами перед фізичними моделями в цьому контексті?
Моделі машинного навчання вважаються перевагами, оскільки вони ґрунтуються на даних, які є більш доступними, і не так схильні до неточностей, що виникають через неправильно обчислені вхідні дані. Вони також можуть адаптуватися до змін у зразках даних з часом, роблячи їх більш гнучкими та потенційно більш точними, ніж статичні фізичні моделі.
Ключові виклики та суперечки:
– Якість даних: Ефективність ШІ в прогнозуванні повені високо залежить від якості та кількості вхідних даних. В регіонах, де збір даних не є надійним, прогнози можуть бути менш надійними.
– Складність моделі: Створення та навчання моделей машинного навчання, які точно прогнозують природні явища, такі як повені, можуть бути дуже складними, вимагаючи значних знань та обчислювальних ресурсів.
– Міждисциплінарна співпраця: Успішна реалізація вимагає тісної співпраці між спеціалістами з ШІ, гідрологами та місцевими владами. Розбіжності в розумінні або непорозуміння можуть завадити ефективності.
Переваги:
– Підвищена точність: ШІ може проаналізувати величезну кількість даних і виявити закономірності, які можуть бути неочевидними для людських спостерігачів, що призводить до більш точних прогнозів.
– Своєчасні прогнози: Швидка обробка дозволяє подавати раніше попередження, що може бути критичним для захисту життя та майна.
– Адаптованість: Моделі машинного навчання можуть постійно покращуватися з виходом нових даних або при зміні зразків протягом часу.
Недоліки:
– Залежність від даних: Якість прогнозів може бути лише такою ж, як якість даних, які подані в систему ШІ. Неточні або неповні дані можуть привести до невірних прогнозів.
– Вимоги стосовно ресурсів: Для обробки даних та підтримки систем ШІ потрібні значні обчислювальні ресурси.
– Розуміння та довіра: Здобуття довіри громадськості та посадовців до прогнозів ШІ може бути складним, особливо в тих областях, де технологія не є широко застосованою або зрозумілою.
Посилання та додаткове читання:
Щоб дізнатися більше про загальну тему ШІ в екологічній науці, відвідайте головні домени провідних установ або організацій, що займаються дослідженнями з ШІ. Ось кілька запропонованих посилань для додаткового дослідження:
Університет Пізи
Міжурядовий Панель з питань зміни клімату (IPCC)
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl