Tất cả về trí tuệ nhân tạo Lũ lụt ở Tây Ban Nha và các quốc gia khác nêu bật tầm quan trọng của cảnh báo sớm để cứu mạng sống và tài sản.Một nghiên cứu mới được công bố trên Tạp chí Thủy văn trình bày một mô hình học máy do các nhà nghiên cứu tại Đại học Concordia phát triển để cải thiện các quy trình sơ tán lũ lụt.
Muhammad Almetwalli Ahmed, một nghiên cứu sinh tiến sĩ, và Samuel Lee, giáo sư kiêm chủ tịch Khoa Kỹ thuật Xây dựng của trường đại học, đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán chính xác hơn dòng chảy sông ngắn hạn, dữ liệu quan trọng cho việc sơ tán.
Đọc thêm:
Sông khí quyển: nó là gì và lớn nhất thế giới? Cơn bão hình em bé được vệ tinh ghi lại ở châu Phi Khủng hoảng khí hậu: công nghệ mới sử dụng AI để dự đoán bão Nghiên cứu chi tiết dòng chảy của sông và dự đoán lũ lụt hiệu quả hơn - Ảnh: Hydrology How a Model-Driven Learning Model Works. dữ liệu lịch sử từ các trạm thủy văn và các thông số khí hậu mới như lượng mưa, nhiệt độ và độ ẩm. Các nhà nghiên cứu tập trung vào việc đo sự đối lưu, đo tốc độ chuyển động của nước giữa hai trạm trên sông Ottawa. Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu do Chính phủ Canada thu thập trong nhiều thập kỷ và thử nghiệm mô hình này với dữ liệu từ các khu vực khác của Hoa Kỳ, chẳng hạn như sông Pond và sông Missouri. Mô hình này cung cấp ước tính chính xác về lượng nước chảy hàng ngày và đặc biệt giúp dự đoán dòng chảy theo thời gian thực, lưu lượng nước cần thiết lên tới 24 giờ để sơ tán hiệu quả. Phương pháp sử dụng chín nhà dự báo (bảy yếu tố khí hậu và hai yếu tố lịch sử), được điều chỉnh theo giai đoạn dự báo. Theo thời gian, mô hình này sẽ đi vào hoạt động và mở cửa cho công chúng, dự đoán mực nước theo thời gian thực, tương tự như dự báo thời tiết.
Ý tưởng của Ahmad là để chính phủ sử dụng mô hình này như một công cụ để lập kế hoạch sơ tán, tối ưu hóa hậu cần vận tải và cứu người và tài sản trong lũ lụt.
Nghiên cứu có thể giúp cơ quan chức năng sơ tán dân thường nhanh hơn - Ảnh: humpheria/Shutterstock