Chennai Flood of 2017 Kaitha Poo Manam / Wikimedia Commons
Während der Klimawandel die Welt weiter prägt, wird der Anstieg des Meeresspiegels zu einer zunehmend realen Bedrohung für Tausende von Küstengemeinden auf der ganzen Welt. Ein Team von Wissenschaftlern und Ingenieuren hat ein Instrument entwickelt, mit dem sich diese Gebiete besser auf Naturkatastrophen vorbereiten können, die durch die Welt verursacht werdenErwärmung und andere unerwartete Überschwemmungen.
Eine Gruppe aus dem Universität von Dundee in Schottland zeigte, wie KI, soziale Medien und Crowdsourcing zur Verfolgung von Überschwemmungen in Städten beitragen können. Insbesondere Überschwemmungen in Städten sind aufgrund von Schwierigkeiten bei der Datenerfassung schwer zu überwachen. Das Dundee-Team hoffte, dass diese „technologische Trifecta“ den Mangel an Daten umgehen könnteDas Team nannte den Prozess MyCoast und das System enthält derzeit über 6.000 Hochwasserfotos, die über die resultierende mobile App gesammelt wurden.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Überschwemmungen werden Überschwemmungen in städtischen Gebieten normalerweise durch Sturzfluten oder übermäßige Überschwemmungen an der Küste verursacht. Es handelt sich um eine Art von Überschwemmungen, die spezifisch für das Gebiet sind, da es in der ganzen Stadt nur sehr wenige Orte gibt, an denen das Wasser abgelassen werden kann.
Laut Roger Wang von der School of Science and Engineering der University of Dundee könnte die Datenextraktion aufgrund fehlender Daten überraschend genau sein.
"Ein Tweet kann in Bezug auf Überflutungsdaten sehr informativ sein. Schlüsselwörter waren unser erster Filter, dann verwendeten wir die Verarbeitung natürlicher Sprache, um mehr über Schweregrad, Standort und andere Informationen herauszufinden. Computer Vision-Techniken wurden auf die gesammelten Daten angewendetMyCoast, eine Crowdsourcing-App, um Überschwemmungsszenen automatisch anhand der von Benutzern veröffentlichten Bilder zu identifizieren. "Wang in einer Pressemitteilung angegeben .
"Wir haben festgestellt, dass diese auf Big Data basierenden Ansätze zur Hochwasserüberwachung die bestehenden Mittel zur Datenerfassung definitiv ergänzen können und vielversprechende Möglichkeiten für eine Verbesserung der Überwachung und Warnungen in Zukunft bieten."
Laut den Forschern haben die derzeitigen Aufzeichnungssysteme ihre eigenen Nachteile. Daher musste das Team bei der herkömmlichen Datenerfassung über den Tellerrand hinaus denken. Die Forscher stellten fest, dass Twitter-Nutzer einige der besten und genauesten Kommentare zu Überschwemmungen liefern.
Die Forscher haben Tweets für einen Monat von 2015 gestreamt und das Team verwendete Schlüsselwörter, um Tweets zu analysieren und zu isolieren.
"Ohne KI würden die Daten viel Rauschen verursachen, da viele Tweets mit Schlüsselwörtern immer noch irrelevant sein können", sagte Wang.
"Computer-Vision-Techniken erfordern weitere Verbesserungen, um die Erkennung von Hochwassersituationen zu verbessern, anstatt Standardküstenszenen oder andere Umgebungen mit Wasser", fuhr Dr. Wang fort. "Wir haben den Punkt mit einer Genauigkeit von 70 Prozent erreicht und verwenden die Tausenden von verfügbaren Bildernauf MyCoast, um dies weiter zu verbessern.
"Zusammengenommen können diese Tools verwendet werden, um das Eindringen von Wasser in städtische Überschwemmungen über eine Stadt zu überwachen. Dies kann dann verwendet werden, um Prognosemodelle und Frühwarnsysteme zu verbessern, um Anwohnern und Behörden bei der Vorbereitung auf eine bevorstehende Überschwemmung zu helfen."
Wang merkte an, dass die Forschung nicht nur ein wertvoller Schritt sein könnte, um Überschwemmungen zu verfolgen, sondern auch, um die „Citizen Science“ im Allgemeinen zu aggregieren.
"Durch die Kombination von Social Media, Citizen Science und künstlicher Intelligenz in der städtischen Hochwasserforschung hoffen wir, genaue Vorhersagen zu generieren und Tage im Voraus Warnungen zu geben."
Via : Universität von Dundee