Cortana Intelligence Suite pomaže u predviđanju poplava i poboljšanju javne sigurnosti

Istraživači sa Sveučilišta u Teksasu surađivali su s drugim istraživačima, saveznim agencijama, komercijalnim partnerima i onima koji su prvi odgovorili kako bi stvorili Nacionalni eksperiment interoperabilnosti poplava (NFIE). Koriste Microsoft Azure & Cortana Intelligence Suite za izradu prototipa za nacionalni sustav za modeliranje i mapiranje podataka o poplavama. Ciljevi NFIE-a uključuju standardizaciju podataka, demonstriranje skalabilnog rješenja i pomoć u zatvaranju jaza između nacionalnog predviđanja poplava i lokalnog odgovora na hitne slučajeve.

Tim Petty, doktorand na Sveučilištu Aljaske, Fairbanks, želio se pozabaviti "problemom Onion Creeka" i što možemo učiniti da procijenimo razine poplava kada mjerači vodotoka pokvare. I tako je započeo projekt SHEM.

Procjena hidrološke struje toka pomoću strojnog učenja (SHEM) eksperiment je Cortana Intelligence Suite koji stvara prediktivni model koji može djelovati kao proxy podaci o protoku kada mjerač toka pokvari. A zahvaljujući mogućnostima strojnog učenja, može čak napraviti procjene razina toka gdje nema stvarnog mjerača toka.

SHEM se razlikuje od većine postojećih modela jer se ne oslanja na udaljenosti između vodomjera i njihovih lokacijskih atributa, već se temelji isključivo na strojnom učenju za obradu povijesnih obrazaca ispuštanja i tumačenje velikih količina složenih hidroloških podataka. Ova "obuka" priprema SHEM za predviđanje informacija o strujanju za danu lokaciju i vrijeme budući da na njih utječu multivarijantni atributi (na primjer, vrsta toka, vrsta rezervoara, količina oborina i uvjeti površinskog i podzemnog toka).

Pročitajte detaljno o ovom projektu ovdje. Saznajte više o Cortana Intelligence Suite od Microsofta ovdje.