Cortana Intelligence Suite aide à prévoir les inondations et à améliorer la sécurité publique

Des chercheurs de l'Université du Texas ont collaboré avec d'autres chercheurs, des agences fédérales, des partenaires commerciaux et des premiers intervenants pour créer la National Flood Interoperability Experiment (NFIE). Ils utilisent Microsoft Azure et Cortana Intelligence Suite pour créer un prototype de système national de modélisation et de cartographie des données sur les inondations. Les objectifs du NFIE incluent la normalisation des données, la démonstration d'une solution évolutive et la réduction de l'écart entre la prévision nationale des inondations et l'intervention d'urgence locale.

Tim Petty, candidat au doctorat à l'Université de l'Alaska, Fairbanks, voulait aborder « le problème d'Onion Creek » et ce que nous pouvons faire pour estimer les niveaux d'inondation lorsque les jauges de cours d'eau échouent. Et c'est ainsi que le projet SHEM a commencé.

L'estimation de l'hydrologie du débit à l'aide de l'apprentissage automatique (SHEM) est une expérience Cortana Intelligence Suite qui crée un modèle prédictif qui peut agir comme un proxy de données de débit en cas de défaillance d'une jauge de débit. Et grâce aux capacités d'apprentissage automatique, il peut même faire des estimations des niveaux de flux là où il n'y a pas de jauge de flux réelle.

SHEM diffère de la plupart des modèles existants car il ne repose pas sur les distances entre les jauges de cours d'eau et leurs attributs de localisation, mais repose uniquement sur l'apprentissage automatique pour traiter les modèles historiques de débit et interpréter de grands volumes de données hydrologiques complexes. Cette « formation » prépare SHEM à prédire les informations sur le débit pour un emplacement et un moment donnés, car elles sont influencées par des attributs multivariés (par exemple, le type de cours d'eau, le type de réservoir, la quantité de précipitations et les conditions d'écoulement de surface et souterraines).

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