Cortana Intelligence Suite ajută la prezicerea inundațiilor și la îmbunătățirea siguranței publice

Cercetătorii de la Universitatea din Texas au colaborat cu alți cercetători, agenții federale, parteneri comerciali și primii respondenți pentru a crea Experimentul național de interoperabilitate la inundații (NFIE). Ei folosesc Microsoft Azure și Cortana Intelligence Suite pentru a construi un prototip pentru un sistem național de modelare și cartografiere a datelor privind inundațiile. Obiectivele NFIE includ standardizarea datelor, demonstrarea unei soluții scalabile și contribuția la reducerea decalajului dintre prognoza națională a inundațiilor și răspunsul local la situații de urgență.

Tim Petty, doctorand la Universitatea din Alaska, Fairbanks, a vrut să abordeze „problema Onion Creek” și ce putem face pentru a estima nivelurile inundațiilor atunci când instrumentele de măsurare a fluxului eșuează. Și așa a început proiectul SHEM.

Estimarea hidrologiei fluxului folosind învățarea automată (SHEM) este un experiment Cortana Intelligence Suite care creează un model predictiv care poate acționa ca date proxy privind fluxul atunci când un indicator de flux eșuează. Și datorită capacităților de învățare automată, poate chiar să facă estimări ale nivelurilor de flux acolo unde nu există un indicator de flux real.

SHEM diferă de majoritatea modelelor existente, deoarece nu se bazează pe distanțele dintre instrumentele de apă și pe atributele locației acestora, ci se bazează exclusiv pe învățarea automată pentru a procesa din modelele istorice de debit și a interpreta volume mari de date complexe de hidrologie. Acest „antrenament” pregătește SHEM să prezică informații despre fluxul de apă pentru o anumită locație și timp, deoarece este afectat de atribute multivariate (de exemplu, tipul de flux, tipul de rezervor, cantitatea de precipitații și condițiile de curgere de suprafață și subterană).

Citiți despre acest proiect în detaliu aici. Aflați despre Cortana Intelligence Suite de la Microsoft aici.