Использование искусственного интеллекта для разработки систем раннего предупреждения о наводнениях

Исследователи из Технического университета Дании (DTU) помогли муниципалитету Яммербугт разработать первый в своем роде инструмент локального прогнозирования наводнений. Он может предупреждать за 48 часов о локальных затоплениях вдоль рек, ручьев и в прибрежных зонах. Инструмент, так называемый «индекс влажности», основан на искусственном интеллекте, обученном на свободно доступных данных: спутниковых снимках, прогнозах погоды, а также информации об уровне грунтовых и морских вод и топографии местности.

Точные расчеты критически важны как для своевременной реакции жителей и экстренных служб, так и для планирования дренажных систем, способных справиться с более влажным климатом будущего. Традиционные методы моделирования дают точные результаты, но требуют много времени. Новый подход, основанный на научном машинном обучении, сочетает в себе скорость машинного обучения с физической точностью научных вычислений, моделирующих движение воды.

«Преимущество комбинации двух подходов в том, что вы получаете модели машинного обучения со встроенным пониманием того, как система должна себя вести. Это помогает гарантировать, что модели генерируют быстрые прогнозы, которые имеют физический смысл», — поясняет один из разработчиков, доцент DTU Роланд Лёве. В тестовом проекте расчеты движения воды через дренажные системы выполнялись в 100 раз быстрее, чем с использованием традиционных моделей.