Cortana Intelligence Suite помогает прогнозировать наводнения и повышать общественную безопасность

Исследователи из Техасского университета сотрудничали с другими исследователями, федеральными агентствами, коммерческими партнерами и службами экстренного реагирования для создания Национального эксперимента по взаимодействию с наводнениями (NFIE). Они используют Microsoft Azure и Cortana Intelligence Suite для создания прототипа национальной системы моделирования и картирования данных о наводнениях. Цели NFIE включают стандартизацию данных, демонстрацию масштабируемого решения и помощь в сокращении разрыва между национальным прогнозированием наводнений и местным реагированием на чрезвычайные ситуации.

Тим Петти, кандидат наук в Университете Аляски в Фэрбенксе, хотел решить «проблему лукового ручья» и то, что мы можем сделать, чтобы оценить уровни наводнений, когда водомеры выходят из строя. Так начался проект ШЕМ.

Оценка гидрологии речного стока с использованием машинного обучения (SHEM) — это эксперимент Cortana Intelligence Suite, который создает прогностическую модель, которая может выступать в качестве прокси-данных речного стока при сбое водомера. А благодаря возможностям машинного обучения он может даже оценивать уровни потока там, где нет фактического датчика потока.

SHEM отличается от большинства существующих моделей тем, что он не зависит от расстояний между водомерами и атрибутов их местоположения, а основан исключительно на машинном обучении для обработки исторических моделей расхода и интерпретации больших объемов сложных гидрологических данных. Это «обучение» подготавливает SHEM к прогнозированию информации о реке для заданного места и времени, поскольку на нее влияют многомерные атрибуты (например, тип реки, тип резервуара, количество осадков, а также условия поверхностного и подземного стока).

Подробнее об этом проекте здесь. Узнайте о Cortana Intelligence Suite от Microsoft здесь.