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如何利用人工智能應(yīng)對臺風(fēng)

h1654155282.3538 ? 來源:未知 ? 作者:h1654155205.5246 ? 2019-08-23 11:04 ? 次閱讀

人工智能將為災(zāi)害的預(yù)警判斷提供更準(zhǔn)確和更快速的幫助。

臺風(fēng)“利奇馬”過境后,“羅莎”又來了。

臺風(fēng)“利奇馬”因其破壞程度強(qiáng)、風(fēng)雨強(qiáng)度大、持續(xù)時間長、覆蓋范圍廣,也被人們稱為“烈馬”。

作為一名有多年豐富經(jīng)驗的智慧城市行業(yè)從業(yè)者,“利奇馬”的肆虐使我陷入了人工智能與自然災(zāi)害之間關(guān)系的深深思考,繼而聯(lián)想到了“智能城市”。

人工智能與臺風(fēng)——感知、救援、預(yù)防

《地球與行星科學(xué)的進(jìn)展》雜志曾發(fā)表過一篇文章:日本海洋研究機(jī)構(gòu)和九州大學(xué)的研究小組利用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù),從全球云系統(tǒng)分辨率模型(NICAM)氣候?qū)嶒灁?shù)據(jù)中獲得大量數(shù)據(jù),從而成功開發(fā)出了“高精度識別熱帶低氣壓征兆云”的方法。該方法可以提前一周預(yù)測出臺風(fēng)的路徑和強(qiáng)度,并預(yù)測暴雨的發(fā)生。

眾所周知,大氣的非線性變化極強(qiáng),所以要做到精準(zhǔn)預(yù)測是一件非常難的工作。而人工智能不僅可以預(yù)測臺風(fēng),針對災(zāi)中救援,災(zāi)后重建及預(yù)防也有很大幫助。

在人工智能問世之前,救援人員通過查看災(zāi)區(qū)的空中紅外成像來尋找被困人員。但是從無人機(jī)上篩選照片和視頻需要耗費大量時間,而且在救援到來之前,被困者有可能已經(jīng)死亡。人工智能可以在不到2小時的時間內(nèi)篩選大量的鏡頭來找到被困的人。

人類在經(jīng)過一次又一次的災(zāi)難后不斷總結(jié)經(jīng)驗,以便應(yīng)對下次災(zāi)難,并更好地做出正確的判斷,而人工智能的問世將為我們的判斷提供更準(zhǔn)確和更快速的幫助。

舉一個我親身經(jīng)歷人工智能預(yù)防的例子,那是我在巴黎出差的一個傍晚,突降暴雨。城市的路面積水不斷增多,巴黎的人工智能輔助系統(tǒng)就啟動了,它根據(jù)城市排水設(shè)計和雨量現(xiàn)狀以及未來降雨的預(yù)測,準(zhǔn)確地計算出了城市里有可能發(fā)生危險的積水路段,并進(jìn)行了危險等級劃分。

然后通過城市通訊網(wǎng)絡(luò),對城市中的所有人員,包括我這個出差去巴黎的中國人,發(fā)送了暴雨和暴雨或?qū)?dǎo)致的危險短信,并且信息還提供了地圖影像很直觀地標(biāo)注了積水路段的詳細(xì)信息,如果你要導(dǎo)航去某個地方它還會計算出時間,并自動避開危險路段。

打通數(shù)據(jù)流,讓AI預(yù)警更通暢

近年來人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,不僅在臺風(fēng)預(yù)測、救援和預(yù)防上做了深度運用,類似的技術(shù)還同樣被應(yīng)用到地震預(yù)報、城市洪水預(yù)報等與人類生活息息相關(guān)的領(lǐng)域。這些技術(shù)都是服務(wù)于人類的技術(shù),就必定會從人類最密集的城市中心向四周蔓延。

“智能城市”的核心是數(shù)據(jù)流。是一個個小小的數(shù)據(jù)流疊加在一起形成的。當(dāng)這些小數(shù)據(jù)流的小邊界被打通,形成一個大邊界,然后這個大邊界和另外一個大邊界再次被打通時,智能城市由此誕生。

而人工智能的災(zāi)害預(yù)警恰恰需要基于大量的城市數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行分析,因此,我們需要將這些數(shù)據(jù)流打通,讓預(yù)測更加精準(zhǔn),更加及時,更加通暢。同時還需要保證這些數(shù)據(jù)流的相對安全。

比如,只有將臺風(fēng)預(yù)警的數(shù)據(jù)與市民的電話通訊數(shù)據(jù)打通才能實現(xiàn)臺風(fēng)預(yù)警信息到個人;與供水供電系統(tǒng)打通才能自動預(yù)測出對水電的影響程度……

其實,今年日本海洋研究機(jī)構(gòu)和九州大學(xué)的研究小組就利用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù),開發(fā)了從全球云系統(tǒng)分辨率模型(NICAM)氣候?qū)嶒灁?shù)據(jù)中高精度識別熱帶低氣壓征兆云的方法。這個臺風(fēng)預(yù)警就是利用以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)融合數(shù)據(jù)驅(qū)動方法和模型驅(qū)動方法,開展的臺風(fēng)和颶風(fēng)等熱帶低氣壓大數(shù)據(jù)分析。

研究小組將全球云系統(tǒng)分辨率模型20年積累的氣候?qū)嶒灁?shù)據(jù),制成5萬張熱帶低氣壓初始云及演變中的熱帶低氣壓云圖片,再加上100萬張未演變成熱帶低氣壓的低氣壓云圖片,共105萬張圖片組成10組學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí),生成不同特征的10種識別器,然后構(gòu)筑出可對10種識別器結(jié)果進(jìn)行綜合評價的集合識別器。

利用上這種人工智能,或許可以提前一周預(yù)測臺風(fēng)。而這提前的一周,或許就可以挽救無數(shù)的生命以及大眾的財產(chǎn)。相信在不遠(yuǎn)的未來,在人工智能技術(shù)的加持之下,諸如臺風(fēng)等自然災(zāi)害可以被及時預(yù)測。即便是“利奇馬”來襲,大眾也可以免于恐慌。

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