Cortana Intelligence Suiteは、洪水を予測し、公共の安全を向上させるのに役立ちます

テキサス大学の研究者は、他の研究者、連邦政府機関、商業パートナー、およびファーストレスポンダーと協力して、全米洪水相互運用性実験（NFIE）を作成しました。 彼らは、MicrosoftAzureとCortanaIntelligence Suiteを使用して、全国的な洪水データモデリングおよびマッピングシステムのプロトタイプを構築しています。 NFIEの目標には、データの標準化、スケーラブルなソリューションの実証、および国の洪水予測と地域の緊急対応の間のギャップを埋めるのに役立つことが含まれます。

アラスカ大学フェアバンクス校の博士課程の候補者であるTimPettyは、「オニオンクリーク問題」と、量水標が故障した場合の洪水レベルを推定するために何ができるかについて話したいと考えていました。 そして、プロジェクトSHEMが始まりました。

機械学習（SHEM）を使用したStreamflow水文学推定は、Cortana Intelligence Suiteの実験であり、ストリームゲージが失敗したときにプロキシストリームフローデータとして機能できる予測モデルを作成します。 また、機械学習機能により、実際のストリームゲージが存在しない場合でもストリームレベルを推定できます。

SHEMは、ストリームゲージ間の距離とその位置属性に依存しないため、ほとんどの既存のモデルとは異なりますが、排出の履歴パターンから処理し、大量の複雑な水文学データを解釈する機械学習のみに基づいています。 この「トレーニング」により、SHEMは、多変量属性（たとえば、河川の種類、貯水池の種類、降水量、地表および地中流の状態）の影響を受けるため、特定の場所と時間の河川流量情報を予測できるようになります。

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