Cortana Intelligence Suite는 홍수를 예측하고 공공 안전을 개선하는 데 도움이 됩니다.

텍사스 대학의 연구원들은 다른 연구원, 연방 기관, 상업 파트너 및 최초 대응자와 협력하여 NFIE(National Flood Interoperability Experiment)를 만들었습니다. 그들은 Microsoft Azure 및 Cortana Intelligence Suite를 사용하여 국가 홍수 데이터 모델링 및 매핑 시스템의 프로토타입을 구축하고 있습니다. NFIE의 목표에는 데이터 표준화, 확장 가능한 솔루션 시연, 국가 홍수 예측과 지역 비상 대응 사이의 격차를 줄이는 데 도움이 포함됩니다.

알래스카 대학교 페어뱅크스의 박사 과정 후보자인 Tim Petty는 "어니언 크릭 문제"와 하천 게이지가 고장났을 때 홍수 수위를 추정하기 위해 우리가 할 수 있는 일을 다루기를 원했습니다. 그렇게 SHEM 프로젝트가 시작되었습니다.

기계 학습(SHEM)을 사용한 Streamflow 수문학 추정은 흐름 게이지가 실패할 때 프록시 흐름 데이터 역할을 할 수 있는 예측 모델을 생성하는 Cortana Intelligence Suite 실험입니다. 그리고 기계 학습 기능으로 인해 실제 유량 게이지가 없는 곳에서도 유량 수준을 추정할 수 있습니다.

SHEM은 유량계 사이의 거리와 위치 속성에 의존하지 않는다는 점에서 대부분의 기존 모델과 다르지만, 과거 배출 패턴을 처리하고 대량의 복잡한 수문학 데이터를 해석하는 기계 학습에만 기반합니다. 이 "훈련"은 SHEM이 다변수 속성(예: 하천 유형, 저수지 유형, 강수량, 지표 및 지하 흐름 조건)의 영향을 받을 때 주어진 위치 및 시간에 대한 흐름 정보를 예측하도록 준비합니다.

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