Вопросы и ответы: Как искусственный интеллект может стать будущим прогнозирования паводков при ураганах

Искусственный интеллект становится важным инструментом в прогнозировании ураганов и связанных с ними наводнений. Эксперт по прибрежной инженерии Навид Тахвилдари из Колледжа инженерии и вычислительной техники изучает, как ИИ можно использовать для прогнозирования паводков. Хотя сегодня таких общедоступных моделей мало, технологии и знания для их создания быстро развиваются.

Модели на основе ИИ имеют несколько ключевых преимуществ перед традиционными физическими моделями. Во-первых, это скорость: после обучения они работают за секунды, а не за часы, и могут запускаться на персональных компьютерах. Это позволяет быстро создавать высокодетализированные прогнозы, например, на уровне отдельных зданий. Кроме того, ИИ-модели «мыслят» иначе: они используют обширные массивы исторических данных об уровнях воды, атмосферных условиях и даже изображениях наводнений для предсказаний, в то время как традиционные модели обычно калибруются лишь по нескольким прошлым событиям.

Однако ИИ-модели вряд ли полностью заменят традиционные в ближайшее время. Их точность ограничена диапазоном данных, на которых они обучены, поэтому они могут плохо справляться с прогнозированием экстремальных, редких ураганов. Решением может стать комбинирование обоих подходов: использование физических моделей для генерации данных об экстремальных условиях, которых не хватает в исторических записях, и их применение для обучения ИИ. Это позволит сохранить детальность физических моделей и скорость искусственного интеллекта.

Эта технология имеет множество практических применений для Южной Флориды, особенно с точки зрения управления в чрезвычайных ситуациях. Например, ИИ может быстро моделировать сложные сценарии, когда несколько источников наводнения (как штормовой нагон во время «королевского прилива») действуют одновременно, помогая в принятии оперативных решений, таких как оптимальное размещение скорой помощи перед ураганом. По словам Тахвилдари, технологически создание таких прогнозов для предстоящих штормов уже близко, но для создания надежных моделей, доступных даже на смартфоне, необходимо больше данных с высоким разрешением от датчиков паводков и усовершенствованных физических моделей, учитывающих также ливневые стоки и инфраструктуру.