Использование искусственного интеллекта для выявления опасных плотин

В США из более чем 88 000 плотин страны 15 498 классифицируются как имеющие высокий потенциал опасности — это означает, что в случае их разрушения могут погибнуть люди. По состоянию на 2015 год около 2000 из этих опасных плотин нуждаются в ремонте. С ориентировочной стоимостью около $20 млрд, эти ремонтные работы не будут выполнены в одночасье.

Проект Columbia Water Center направлен на то, чтобы помочь направить процесс ремонта или вывода из эксплуатации этих плотин. Команда определяет самые рискованные плотины, используя климатические модели, GIS-данные и искусственный интеллект для прогнозирования вероятности того, что осадки превысят высоту плотины и нанесут значительный ущерб населению и критической инфраструктуре ниже по течению. «Мы можем определить, какие плотины следует отремонтировать в первую очередь, а за какими необходимо внимательно следить для планирования действий в чрезвычайных ситуациях», — сказал Бёнджин Со, постдокторант, работающий над проектом.

Эта работа особенно актуальна, поскольку плотины в Америке продолжают стареть, а изменение климата увеличивает вероятность сильных дождей и наводнений. Большинство этих плотин уже старше своего первоначального расчетного срока службы, и их состояние не всегда хорошо отслеживается. Проблемой является и техническое обслуживание старых плотин, что показал пример плотины Оровилл в Калифорнии — самой высокой в стране, которая едва не разрушилась в прошлом году. Повреждение водосброса привело к эвакуации 200 000 человек и нарушению водоснабжения ниже по течению. Стоимость ремонта достигла $1 млрд, тогда как предыдущие расходы на обслуживание и ремонт оценивались в несколько миллионов долларов.

Проекция начинается с климатических данных. Со работает с климатическими моделями, чтобы понять атмосферную циркуляцию и закономерности распределения влаги в пространстве и времени. В частности, он изучает ветры, которые набирают влагу над Тихим океаном по пути к Калифорнии. «Пока мы работаем только с Калифорнией, — пояснил Со, — но позже рассмотрим всю территорию США».

Далее он использует искусственный интеллект, чтобы определить, приведут ли эти паттерны влажности и циркуляции к фактическим осадкам. Анализируя данные с 1980 по 2017 год, ИИ с помощью глубокого обучения распознает, какие паттерны обычно приводят к осадкам в Калифорнии. Затем он классифицирует приближающуюся погодную систему как «дождь» или «без дождя» с точностью 95%.

Наконец, Со должен спрогнозировать, могут ли осадки привести к разрушению плотины. Он будет использовать карты высот, высоту плотин, объем водохранилищ и расчеты стока, чтобы предсказать, может ли дождь привести к переливу через плотину. В то же время демографические данные покажут население и критическую инфраструктуру, которые могут оказаться под угрозой ниже по течению.

На данный момент ИИ классифицирует погодные явления только как влажные или сухие. В конечном итоге Со хочет, чтобы он классифицировал события более детально, например, как «слабые осадки» и «сильные осадки».

Кроме того, в настоящее время он работает над интеграцией компонента искусственного интеллекта в климатическую модель и планирует завершить эту часть проекта в октябре. Оценочная модель для плотин, завершение которой запланировано на следующий год, будет отображать транспортную, энергетическую инфраструктуру, население и объекты водоснабжения/очистки сточных вод, которые могут пострадать в случае разрушения каждой из рассматриваемых плотин. Методы машинного обучения также будут использовать строгие симуляции динамики разрушения плотин на нескольких выбранных объектах, чтобы спроецировать, как любое из 88 000 потенциальных разрушений может привести к затоплению и ущербу ниже по течению.

Со надеется, что модель будет готова для консультирования лиц, принимающих решения в реальном мире, и поможет защитить людей и инфраструктуру к 2020 году.